不确定性是性能化防火设计的一个固有问题，正确处理不确定性是保证和维持性能化防火设计达到一个适当安全水平的关键，人员疏散时间分析作为性能化防火设计计算中的重要组成部分，同样存在不确性问题。然而，当前在利用消防设计工具计算人员疏散时间时，绎常忽略不确定性或者采用保守假设、安全系数等方法来处理不确定性，缺乏直接量化其不确定性的有效方法。 本文首先分析了当前性能化防火设计中人员疏散时间计算方法方面存在的问题以及安全系数法处理人员疏散时间(RSET)不确定性问题上存在的不足；然后基于现有的探测模型和疏散模型，采用敏感性分析的方法分别研究了输入参数对探测报警时间和人员逃生时间的影响程度，结合参数本身的不确定性，选择对流热占总释放热的百分比x、火灾增长速率α、响应时间指数RTI、探测器响应温度T<,r>、人员密度D、疏散出口流量系数，和人员预动时间t<,pre>作为RSET不确定性分析的关键参数。随后，运用蒙特卡罗模拟的基本思想结合现有的人员疏散时间计算模型，初步建立了基于蒙特卡罗模拟方法的人员疏散时间不确定性分析模型，并利用Matlab程序实现了蒙特卡罗模拟中所需的随机参数样本的生成；为了简化不确定性分析中人员逃生时间的计算，提出疏散模型和BP人工神经网络相结合的逃生时间预测方法，给出了BP网络模型预测逃生时间的基本程序，并通过算例研究表明：人工神经网络方法预测逃生时间可以达到较高的精度，利用逃生时间的ANN模型可以大大提高逃生时间蒙特卡罗模拟的效率(100倍左右)。最后，将基于蒙特卡罗模拟的人员疏散时间不确定性分析方法应用于工程实例，并与利用安全系数处理人员疏散时间不确定性的方法进行对比分析，结果表明：基于蒙特卡罗模拟的人员疏散时问不确定性分析方法可以清晰地描述人员疏散时间的分布情况，确定影响人员疏散时间不确定性的主要参数，而且设计者可以根据设定的置信水平选取RSET值，从而可以解决安全系数法中RSET置信水平不透明以及安全系数选择容易失当的问题，使得性能化防火分析的结果更容易让人理解和接受。