期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到9篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于源项辨识的飞机座舱污染浓度动态预测 被引量：1
1
作者 庞丽萍 曲洪权 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第8期946-949,共4页
随着大型民机飞行时间的延长,座舱空气污染事故发生概率也随之增大,快速准确的污染浓度预测对保证乘客生命安全具有重要意义.座舱各污染浓度的动态预测和污染源项强度辨识是实现座舱空气质量实时预测的关键技术.污染源项散发强度辨识,... 随着大型民机飞行时间的延长,座舱空气污染事故发生概率也随之增大,快速准确的污染浓度预测对保证乘客生命安全具有重要意义.座舱各污染浓度的动态预测和污染源项强度辨识是实现座舱空气质量实时预测的关键技术.污染源项散发强度辨识,如采用最小二乘算法,参数估计是静态的,一般延迟较大;如采用单模卡尔曼滤波算法,虽能实现动态辨识,但不能同时兼顾稳态和过渡过程(突发污染)的参数估计性能,导致误差较大.为解决上述难题,本文提出基于源项辨识的飞机座舱污染浓度动态预测方法,同时完成污染源散发强度动态辨识和污染浓度状态实时预测.该算法由2个滤波器组成,分别用于匹配系统的稳态和突发过渡过程特征,提高浓度方程参数估计和状态预测性能,保证飞机座舱空气质量态势预测的快速性和准确性.仿真结果证实了该算法的有效性. 展开更多
关键词 飞机座舱环境 污染浓度预测 污染源强度辨识 双模滤波器 卡尔曼滤波
在线阅读 下载PDF
基于GPR-EN时空混合模型的空气污染物浓度预测 被引量：1
2
作者 任静 贾佳 《电子测量技术》 北大核心 2021年第8期54-58,共5页
针对现有的污染物浓度预测方法大多没有兼顾气象数据的时间和空间特征,导致预测精度大打折扣的问题,提出一种能够同时提取过程数据时间和空间特征的时空混合预测方法GPR-EN。首先,利用弹性网算法(EN)全面分析样本点和目标点的空间关联性... 针对现有的污染物浓度预测方法大多没有兼顾气象数据的时间和空间特征,导致预测精度大打折扣的问题,提出一种能够同时提取过程数据时间和空间特征的时空混合预测方法GPR-EN。首先,利用弹性网算法(EN)全面分析样本点和目标点的空间关联性,并进行时空数据重构,为预测模型提供最优的变量输入。其次,借助于高斯回归模型(GPR)的强泛化能力,能够有效地处理时空数据的复杂非线性特性,更加全面地刻画了历史数据的时空依赖性。最后,在AQI数据集和空气SO_(2)浓度数据集上进行仿真实验,实验结果表明所提方法比对比方法的预测精度提高22%以上。 展开更多
关键词 空气污染物浓度预测 高斯过程回归 弹性网算法 时空特性分析
在线阅读 下载PDF
一种高精度LSTM-FC大气污染物浓度预测模型 被引量：5
3
作者 刘梦炀 武利娟 +3 位作者 梁慧 段旭磊 刘尚卿 高一波 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第S01期184-189,共6页
大气污染已经严重影响到人们的生活和健康,大气治理势在必行,探究大气污染物浓度变化的规律,实现污染物浓度预测,对指导大气治理工作具有重要意义。文中构建了一种基于长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和全连接神经网络... 大气污染已经严重影响到人们的生活和健康,大气治理势在必行,探究大气污染物浓度变化的规律,实现污染物浓度预测,对指导大气治理工作具有重要意义。文中构建了一种基于长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和全连接神经网络(Full Connected,FC)的混合神经网络模型,并提出了数据桶划分的训练方式来解决由于训练数据与预测数据存在较长时间间隔导致精度下降的问题,进而实现大气污染物浓度的预测。该模型具有较好的通用性和精度,充分结合了长短期记忆神经网络和全连接神经网络的优点,能够在多种污染物数据上实现精确预测。以天津市2013-2019年大气污染物数据实现模型的训练和预测,结果表明,混合神经网络模型在PM_(2.5),PM_(10),NO_(2),SO_(2),O_(3),CO 6种污染物浓度的预测上均可以达到R2>0.90,平均百分误差小于15%的效果,LSTM-FC模型在大气污染物预测中具有明显的优势,具有较高的实用价值。 展开更多
关键词 混合神经网络模型 长短期记忆神经网络 全连接神经网络 污染物浓度预测 多维度特征融合
在线阅读 下载PDF
结合DenseNet和ConvLSTM的区域性PM_(2.5)浓度预测
4
作者 郭凯琳 张瑞菊 +4 位作者 王坚 李海波 李栋 陈才 钟华 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第12期55-60,127,共7页
准确、可靠地预测PM_(2.5)浓度,对于大众有效规避空气污染和政府策略制定非常重要。然而,由于大气流动的动态性,PM_(2.5)浓度的预测具有很大的不确定性和不稳定性,使得单一模式难以有效地提取时空相关性。本文提出了一个强大的预测系统... 准确、可靠地预测PM_(2.5)浓度,对于大众有效规避空气污染和政府策略制定非常重要。然而,由于大气流动的动态性,PM_(2.5)浓度的预测具有很大的不确定性和不稳定性,使得单一模式难以有效地提取时空相关性。本文提出了一个强大的预测系统,可实现准确的单步、多步及趋势预测PM_(2.5)浓度。首先,采用相关分析方法筛选出有助于预测目标城市污染物浓度的气象和污染物空间信息;然后,利用DenseNet的特征提取能力,从多个城市的污染与气象数据集中提取空间相关特征;并利用ConvLSTM层结合污染物数据的时、空特征,对时空特征进行提取以准确预测污染物;最后,通过4个准确性指标和3个预测试验,全面评估了本文提出的预测系统的性能。此外,试验研究表明,该预测系统在大气污染的预警、区域防治和控制方面具有良好的应用前景,并且其精度和稳定性优于各种基线模型。 展开更多
关键词 深度学习 空气污染 DenseNet 污染物浓度预测
在线阅读 下载PDF
基于深度神经网络与联邦学习的污染物浓度预测二次建模 被引量：4
5
作者 钱栋炜 崔阳光 魏同权 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第S02期932-936,共5页
进入新世纪,伴随着我国经济的高速发展,我国很多地区空气污染情况相对严重,同时政府对于空气污染情况的关注度与治理力度也越来越高。当前对于我国空气质量影响最大的是O3,SO2,NO2,CO,PM10,PM2.5这6种污染物,因而对这6种污染物浓度进行... 进入新世纪,伴随着我国经济的高速发展,我国很多地区空气污染情况相对严重,同时政府对于空气污染情况的关注度与治理力度也越来越高。当前对于我国空气质量影响最大的是O3,SO2,NO2,CO,PM10,PM2.5这6种污染物,因而对这6种污染物浓度进行预测预报,及时作出相应管控调整就成为了保障居民健康、建设美丽中国的迫切需求。目前污染物预测的主流方案是WRF-CMAQ预测系统,该系统基于污染物物化反应与气象模拟两部分构成。但因为当前对于如臭氧在内的污染物的生成机理等研究还有待深入,WRF-CMAQ模型的预测存在较大误差。因此采用了深度神经网络对污染物浓度进行二次建模的方式,来减少预测误差。同时,采用联邦学习方法,对于多个监测站使用联邦学习进行数据训练,提升模型泛化能力。实验结果表明,相比于一次WRF-CMAQ的一次预测结果,深度神经网络的方案在均方误差值上最多缩小到了3.93%。同时,采用联邦学习的方案相比于单个监测站点在广泛测试中最多提升了68.89%的性能。 展开更多
关键词 联邦学习 深度神经网络 污染物浓度预测 WRF-CMAQ
在线阅读 下载PDF
河流突发污染的污染物浓度动态校正方法
6
作者 刘景明 黄平捷 +2 位作者 侯迪波 张光新 张宏建 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期2459-2465,2473,共8页
为降低河流突发污染事故的影响,提高下游污染物预测精度、提高预测实时性,结合一维水质模型、卡尔曼滤波及改进的网格寻优算法,综合考虑支流的影响,研究河流突发污染事件中污染物扩散情况的动态预测方法.分析一种改进的网格寻优算法并... 为降低河流突发污染事故的影响,提高下游污染物预测精度、提高预测实时性,结合一维水质模型、卡尔曼滤波及改进的网格寻优算法,综合考虑支流的影响,研究河流突发污染事件中污染物扩散情况的动态预测方法.分析一种改进的网格寻优算法并利用历史数据校正模型参数;借助水质模型构造状态方程引入污染物浓度观测值;运用卡尔曼滤波动态校正预测结果,并在预测过程中考虑支流的影响.在理论研究的基础上,设计基于风浪水槽的污染物模拟扩散实验,对比分析采用不同预测方法的污染物峰现时间、峰值浓度及相对误差.实验结果表明,不同的预测方法所求得的峰现时间相对误差总体相当;采用多步动态校正预测和考虑了支流影响的校正预测方法预测峰值浓度得到的相对误差明显降低. 展开更多
关键词 河流突发污染 污染物浓度预测 网格寻优 动态校正 卡尔曼滤波
在线阅读 下载PDF
基于时空相关性的LSTM算法及PM_(2.5)浓度预测应用 被引量：14
7
作者 赵彦明 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第6期249-255,323,共8页
现阶段空气污染物粒子浓度演进过程模拟与预测算法忽视了粒子浓度的空间相关性,且没有实现粒子浓度的时间依赖性与空间相关性融合。对此,提出基于时空相关性的LSTM算法(TS_LSTM)并应用于PM_(2.5)浓度预测。该算法提出空间相关性及其相... 现阶段空气污染物粒子浓度演进过程模拟与预测算法忽视了粒子浓度的空间相关性,且没有实现粒子浓度的时间依赖性与空间相关性融合。对此,提出基于时空相关性的LSTM算法(TS_LSTM)并应用于PM_(2.5)浓度预测。该算法提出空间相关性及其相关因子计算方法;将局部区域相关性因子与LSTM算法的遗忘门和记忆门融合,建立基于局部地理信息的LSTM算法(LTS_LSTM);融合LTS_LSTM算法学习结果与全局空间相关性因子,构造基于全局地理信息时空相关的LSTM算法(GTS_LSTM)。模拟全局与局部的空气污染物粒子浓度演进过程,并实现离子浓度预测。在全局与局部数据集上,将该算法与回归算法、支持向量机、模糊神经网络、LSTM神经网络、GC-LSTM神经网络、DL-LSTM神经网络比较研究,结果表明:在空气粒子浓度预测上,该算法的预测性能优于各种传统预测算法,接近深度LSTM算法。 展开更多
关键词 长短时记忆网络 空气污染物浓度预测 循环神经网络 时空相关性 PM_(2.5)
在线阅读 下载PDF
有色冶炼污染源达标评估和动态管理系统开发 被引量：2
8
作者 万斯 孙启宏 +5 位作者 白璐 姚扬 扈学文 杨晓松 林星杰 汪靖 《环境工程技术学报》 CAS 2014年第3期231-236,共6页
确保工业污染达标排放是环境管理的重要方面,达标评估工作需要采取全过程控制的思路,并进行动态跟踪。在污染物排放预测基础上,提出了有色冶炼行业污染源排放达标可行性评估方法,包括排污系数法和排放模型法。开发了有色冶炼污染源达标... 确保工业污染达标排放是环境管理的重要方面,达标评估工作需要采取全过程控制的思路,并进行动态跟踪。在污染物排放预测基础上,提出了有色冶炼行业污染源排放达标可行性评估方法,包括排污系数法和排放模型法。开发了有色冶炼污染源达标评估和动态管理系统,利用系统排放模型法评估了A企业阳极炉烟囱污染源排放污染物。结果表明,阳极炉烟囱SO2排放(538 mgm3)不达标,从节能降耗、开展清洁生产审核以及建立环境管理体系等方面提出优化方案,3个方案的SO2排放浓度分别为370、365和292 mgm3,可实现全部达标排放。 展开更多
关键词 动态管理系统 污染源达标评估 有色冶炼 污染物浓度预测
在线阅读 下载PDF
城市湖泊生态修复的水质响应研究 被引量：6
9
作者 谢季遥 陈星 +2 位作者 许钦 崔广柏 朱丽丽 《水资源与水工程学报》 CSCD 2019年第1期53-59,共7页
生态修复对遏制城市湖泊生态系统的退化意义重大,寻找一种有效且简单的生态修复效果预测方法有利于进一步推动湖泊修复研究的发展。利用综合污染指数法、基于专家调查法的湖泊污染物浓度确定方法及水质提升贡献度分析了生态修复的水质响... 生态修复对遏制城市湖泊生态系统的退化意义重大,寻找一种有效且简单的生态修复效果预测方法有利于进一步推动湖泊修复研究的发展。利用综合污染指数法、基于专家调查法的湖泊污染物浓度确定方法及水质提升贡献度分析了生态修复的水质响应,并采用基于污染负荷平衡的水质模型预测了生态修复措施作用下的潜龙渠水质。结果表明:4种污染物浓度均有下降,潜龙渠水质提升显著,但各污染物对不同修复措施的响应程度不同,COD的浓度控制需要污染源控制与修复净化的共同支撑,TN对各项措施的敏感性接近,TP、NH_3—N分别对污染源控制、生态补水敏感性最高。情景预测表明,依据水质响应关系制定的生态修复方案,能够稳定保持潜龙渠的生态修复效果。 展开更多
关键词 水质响应 城市湖泊 生态修复 综合污染指数 污染物浓度预测 污染源敏感性 情景组合
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
关于我们 | 版权声明 | 联系我们 | 帮助中心| 意见反馈
主办单位：上海市教育委员会
技术支持：重庆维普资讯有限公司
渝公网安备 50019002500403号
使用帮助 返回顶部