突发型大气污染源位置识别反演问题的数值模拟

在突发型大气污染事件中,能否根据临时监测数据对污染源的位置进行快速识别,对于城市大气污染源的控制管理以及改善城市空气质量意义重大.为了构建突发型大气污染源位置识别的空间反演算法,本文通过分析大气应急污染监测的临时采样数据,结合污染物浓度扩散模型,随机生成污染源和计算污染物浓度的空间分布,对突发型大气污染源进行定位并与实际测量结果进行对比分析,采用蒙特卡洛模拟(Monte Carlo simulation)对相关参数进行讨论,最终构建能对突发型大气污染源进行快速估计定位的空间反演算法.研究结果表明,本文构建的空间反演算法输出的污染源坐标与实际情况相符.因此,该算法可用于突发型大气污染源位置的快速识别.     

应用构型一致的显式方法预测结构冲击动响应

目的 发展构型一致的显式方法,以提高拉格朗日有限元对冲击、碰撞及侵彻问题计算的精度和健壮性。方法 为更准确地描述和计算结构大变形,基于任意参考构型理论,建立构型一致的动量方程拉格朗日有限元格式。为避免网格间侵入现象,通过结合前增量位移的时间积分方法和共轭梯度算法,使得显式增量步更新后,仍满足接触非侵入条件。结果 通过对大变形碰撞及侵彻问题的模拟,并与LS-DYNA软件结果对比,验证了计算方法的可靠性。结论 基于构型一致的显式算法可有效抑制大变形碰撞过程的单元畸变,提高计算程序的健壮性和预测准确度,使该算法在模拟大变形碰撞问题方面具有优势。     

融合时空特征的PCA-PSO-SVM臭氧(O3)预测方法研究

针对目前臭氧预测方法未能考虑臭氧污染的区域性和在时间周期内的强自相关性的问题,提出一种融合时空特征的PCA-PSO-SVM臭氧组合预测模型.利用小波分析和系统聚类提取臭氧时间序列波动特征和站点空间分布相似性特征,并通过主成分分析和粒子群算法优化的支持向量机组合模型（PCA-PSO-SVM）对臭氧日最大8h平均浓度进行预测,以2016~2018年杭州市大气污染物观测数据和气象数据进行实验验证.结果表明：融合时空特征的PCA-PSO-SVM模型预测精度有较大提升,与未融合时空特征的PCA-PSO-SVM模型相比,精度提升19%.气象因素中温度对臭氧预测效果影响最大,在气象预报数据存在一定误差的情况下,提出的模型仍得到较高精度的预测效果,具备较好的鲁棒性.     

基于IPSO-DE-MH算法的突发水污染事件预测模型参数识别

预测模型是有效应对突发水污染事件的前提与基础。为了提高预测模型的准确性,提出了一种新的参数识别方法。首先从反问题与贝叶斯估计的视角构建突发水污染事件预测模型;然后在Metropolis-Hastings抽样方法的基础上,引入混沌理论、粒子群算法、微分进化算法等的思想,设计了一种新的参数识别方法,即IPSO-DE-MH算法;最后通过数值分析验证所设计方法的有效性和准确性。结果表明:新方法能较好地识别模型参数,为突发事件应急预测模型的快速构建提供了新思路。     

精密离心机静态半径测量不确定度的温度特性分析

目的研究温度对精密离心机静态半径测量不确定度的影响。方法以静态半径测量反算法为基础,推导静态半径测量不确定度的温度特性模型,设计精密恒温装置,并进行试验,获取加速度计在1 g离心机场下不同温度时的输出数据,并进行分析。结果基于温度特性模型,确定了影响静态半径测量不确定度的主要因素。试验数据结果表明,在加速度计工作范围内(50~60℃),静态半径测量不确定度随温度递增呈现“先增后减”的分布规律,且在50℃时进入到了10‒7量级。结论加速度计的温度敏感性是影响静态半径测量不确定度的最主要因素,精密控温能显著提高静态半径测量精度。     

基于pso-SVM的废水厌氧处理过程软测量模型

由于厌氧消化过程的复杂性和厌氧菌的敏感性,保持厌氧消化体系的稳定和高效性是比较困难的.本文在实验室采用IC反应器构建了一套厌氧废水处理系统处理人工合成废水,基于支持向量机(SVM)提出了一种预测废水厌氧处理系统出水挥发性脂肪酸(VFA)浓度和COD去除率的软测量模型.为了提高模型的精确性和鲁棒性,加入pso算法(粒子群算法)优化SVM模型,并引入了分类策略对元数据集进行有效分类.仿真结果表明,基于pso-SVM模型的软测量模型对厌氧废水处理系统出水VFA浓度和COD去除率具有较好的预测能力,模型预测系统COD去除率及出水总VFA浓度测试样本数据相关系数分别为65.86%、85.25%;加入分类策略后,元数据集分成两类,模型预测系统COD去除率测试样本数据相关系数分别为92.34%、83.41%;模型预测系统出水总VFA浓度测试样本数据相关系数分别为99.14%、99.59%,系统预测精度明显提高.引入分类策略对元数据集进行有效分类,基于pso-SVM的软测量模型可为监控、优化和理解厌氧消化过程提供指导.     

一种水质分析方法:基于GOCI影像的东平湖叶绿素a浓度估算

目前我国水环境质量差,水生态受损严重,约1/3的重点湖泊呈富营养状态,叶绿素a浓度直接反映水中藻类物质的含量,是衡量湖泊富营养化的重要参数.而常规的单点采集方式已无法满足快速大面积获取水质状况的需求,因此研究非接触式的遥感反演方法是十分必要的.本实验以东平湖为研究区,基于GOCI多光谱影像通过QAA反演算法实现叶绿素a浓度的估算及精度验证.实验结果表明:利用QAA算法反演的叶绿素a浓度精度优于传统的经验模型,同时该模型具有较好的移植性,其次由反演结果的分布情况可以看出居民生活区集中的湖区沿岸叶绿素a浓度较高,大量生活污染物的排放可能是造成叶绿素a浓度高的原因.     

基于遗传-BP算法的煤矿安全监控系统测试研究

针对煤矿监控系统的测试要求,提出了一种自动生成测试用例数据的方法用于煤矿监控系统的测试任务。该方法利用遗传算法和BP算法对要测试的功能模块和逻辑结构进行分析解读,通过全局寻优得出最佳测试路径和测试数据,对于提高测试的精准性和有效性有很大优势,而且相对与人工测试更加安全。新的测试用例生成算法结合遗传算法和BP算法,能充分发挥遗传算法的全局寻优能力和BP算法学习能力强的优势,使得数据生成更快捷可靠。选取煤矿监控系统的部分功能测试作为实验材料,与人工测试方法和利用遗传该算法生成测试数据进行了比较。结果表明,该新方法能够更好的检测出煤矿监控系统中的错误,发现错误的数量和时间都较人工测试要好,对于提高煤矿安全监控系统的准确性和稳定性有较好的帮助。     

人员聚集检测技术在自助银行中的应用

在自助银行环境下,多人聚集在一起的情况可能会给办理银行业务的用户造成一定的安全威胁,因此,对多人聚集的情况做出智能预警机制会有效地遏制犯罪事件的发生。人群聚集通过检测场景内人员数量进行预警,而人员检测是人员数量统计的前提。目前,人员检测的算法主要有基于个体和基于群体两类算法,本文将详细分析介绍该检测算法在自助银行中的应用。     

湖泊水面温度遥感定量反演研究综述

湖泊水面温度与藻类生长密切相关,通过获取水体表层温度信息来监测湖泊水面温度时空动态变化,对于蓝藻水华预警监控具有重要意义。湖泊水面温度遥感定量反演的理论方法与反演地表、海洋表面温度基本相同。本文在介绍遥感反演地表温度原理的基础上,总结了国内外基于热红外波段反演水体表面温度的单窗算法、劈窗算法、多通道算法等几种常用方法,重点分析了各算法的优缺点和反演的主要难点,并对今后在内陆水体藻华预测顸警等方面的应用趋势进行了展望。