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基于Pearson评价法的室内污染源辨识研究被引量：1: 1; 作者于水贺廉洁 +1 位作者于知田冯国会《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期944-952,共9页; 目的从室内污染物的时空分布特性出发,提出基于Pearson评价法的室内污染源辨识策略,从而快速准确辨识室内污染源.方法以Pearson相关系数作为辨识指标以及得分率作为辨识结果的评价标准,先采用控制变量法对Pearson评价法的辨识有效性进... 展开更多; 关键词污染源辨识反问题 Pearson相关系数线性拟合释放强度; 在线阅读下载PDF 职称材料

密闭微环境突发污染源动态散发特性辨识被引量：1: 2; 作者常海娟庞丽萍 +1 位作者曲洪权王浚《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期31-34,共4页; 载人航天器、飞机、潜艇等密闭微环境,随着人员停留时间的延长,舱室空气污染问题已成为危害工作人员生命安全的主要因素.为了提高上述密闭环境主动应对突发污染的能力,建立一种新的浓度离散随机模型,提出采用敏感性分析算法实现污染源... 展开更多; 关键词密闭微环境污染源辨识浓度预测敏感性分析卡尔曼滤波; 在线阅读下载PDF 职称材料

飞行器舱室突发污染源散发强度动态辨识被引量：1: 3; 作者常海娟庞丽萍 +1 位作者曲洪权王浚《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期593-597,共5页; 诸如载人航天器和大型飞机等密闭微环境,随着人员停留时间的延长,舱室突发污染问题已成为危害工作人员生命安全的主要因素,所以迫切需要开展突发不确定污染源辨识及危害性预测研究技术,以提高上述密闭环境主动应对突发污染的能力。本文... 展开更多; 关键词污染源辨识浓度预测浓度离散随机模型卡尔曼滤波; 在线阅读下载PDF 职称材料

飞行器舱室突发污染源定位及强度估计方法研究被引量：6: 4; 作者庞丽萍常海娟曲洪权《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期282-286,共5页; 诸如载人航天器及大型民机等飞行器密闭微环境,随着人员停留时间的延长,舱室空气污染问题已成为危害工作人员生命安全的主要因素,所以迫切需要开展突发不确定污染源定位及散发强度辨识方法研究,以提高主动应对突发污染的能力。提出采用... 展开更多; 关键词飞行器舱室环境污染源辨识敏感性分析可辨识区域传感器布置; 在线阅读下载PDF 职称材料

密闭舱室突发污染浓度动态预测与源项辨识被引量：2: 5; 作者庞丽萍曲洪权 +1 位作者胡涛王浚《中国舰船研究》 2012年第3期64-67,73,共5页; 潜艇、载人航天器等密闭微环境随着人员停留时间的延长,其舱室空气污染问题已成为危害工作人员生命安全的主要因素,因此迫切需要开展快速准确的污染浓度预测以及对突发不确定污染源辨识的技术研究,并提高密闭环境主动应对突发污染的能... 展开更多; 关键词舱室环境污染源辨识浓度预测卡尔曼滤波; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于源项辨识的飞机座舱污染浓度动态预测被引量：1: 6; 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,... 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 职称材料

基于自适应权重粒子群优化算法的地下水污染溯源辨识被引量：7: 7; 作者高琬玉卢文喜 +1 位作者潘紫东白玉堃《中国农村水利水电》北大核心 2022年第12期1-7,16,共8页; 地下水污染溯源辨识是指利用监测井的观测数据对污染源信息进行识别。然而,在应用模拟-优化方法进行溯源工作时,多次运行数值模拟模型会带来较大的计算负荷;在利用传统粒子群算法求解优化模型时,易陷入局部极值点,严重影响辨识结果的精... 展开更多; 关键词污染源溯源辨识模拟-优化方法替代模型自适应权重粒子群算法 BP神经网络方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Pearson评价法的室内污染源辨识研究被引量：1: 1; 作者于水贺廉洁于知田冯国会; 机构沈阳建筑大学市政与环境工程学院; 出处《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期944-952,共9页; 基金国家自然科学基金面上项目(51378318) 中国博士后基金项目(2015M581362) 辽宁省自然科学基金项目(20170540760); 文摘目的从室内污染物的时空分布特性出发,提出基于Pearson评价法的室内污染源辨识策略,从而快速准确辨识室内污染源.方法以Pearson相关系数作为辨识指标以及得分率作为辨识结果的评价标准,先采用控制变量法对Pearson评价法的辨识有效性进行验证,作为后续研究开展的基础,再基于Pearson相关系数指标,对室内16个不同位置的污染源展开位置辨识.结果最终有15个污染源的位置辨识结果准确;辨识效果与辨识时段的选取有关;在0～200 s的统计区间内,整体辨识效果呈现先升高,后略微下降并趋于稳定的趋势;辨识效果最好的时段出现在τ=80～120 s,此段时间内的平均辨识得分率高达94. 375%;在位置辨识准确的前提下,通过计算线性回归方程的斜率完成了对污染源散发强度的辨识,辨识误差保持在±0. 005 g/s的可控范围内.结论 Pearson评价法可以实现对污染源的位置和散发强度的有效辨识.; 关键词污染源辨识反问题 Pearson相关系数线性拟合释放强度; Keywords pollution source identification inverse problem Pearson correlation coefficient linear fitting release intensity; 分类号 TK529 [动力工程及工程热物理—热能工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名密闭微环境突发污染源动态散发特性辨识被引量：1: 2; 作者常海娟庞丽萍曲洪权王浚; 机构北京航空航天大学航空科学与工程学院北方工业大学信息工程学院; 出处《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期31-34,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(50808007); 文摘载人航天器、飞机、潜艇等密闭微环境,随着人员停留时间的延长,舱室空气污染问题已成为危害工作人员生命安全的主要因素.为了提高上述密闭环境主动应对突发污染的能力,建立一种新的浓度离散随机模型,提出采用敏感性分析算法实现污染源定位及强度估计,利用隐式与显式卡尔曼滤波相结合的方法同时完成污染源散发特性的动态辨识及舱室空气污染物的浓度预测;分析了不同位置处的传感器可辨识区域,给出最优传感器布置策略.仿真结果证实了敏感性分析算法及隐式与显式卡尔曼滤波相结合方法能够实现污染源散发特性的快速准确辨识.; 关键词密闭微环境污染源辨识浓度预测敏感性分析卡尔曼滤波; Keywords enclosed environments source identification concentration prediction sensitivity analysis Kalman filterin; 分类号 X323 [环境科学与工程—环境工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名飞行器舱室突发污染源散发强度动态辨识被引量：1: 3; 作者常海娟庞丽萍曲洪权王浚; 机构北京航空航天大学航空科学与工程学院北方工业大学信息工程学院; 出处《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期593-597,共5页; 基金国家自然科学基金资助(50808007); 文摘诸如载人航天器和大型飞机等密闭微环境,随着人员停留时间的延长,舱室突发污染问题已成为危害工作人员生命安全的主要因素,所以迫切需要开展突发不确定污染源辨识及危害性预测研究技术,以提高上述密闭环境主动应对突发污染的能力。本文提出一种新的浓度离散随机模型,并建立敏感性分析方法实现污染源定位及强度初步估计,之后利用隐式与显式卡尔曼滤波相结合的方法同时完成污染源散发特性的动态辨识及舱室空气污染物的浓度预测。上述研究能够实现污染源散发特性的快速准确辨识。仿真结果证实了该算法的有效性。; 关键词污染源辨识浓度预测浓度离散随机模型卡尔曼滤波; Keywords Source identification Concentration prediction Discrete concentration stochastic model Kalman filter; 分类号 V851 [航空宇航科学技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名飞行器舱室突发污染源定位及强度估计方法研究被引量：6: 4; 作者庞丽萍常海娟曲洪权; 机构北京航空航天大学航空科学与工程学院北方工业大学信息工程学院; 出处《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期282-286,共5页; 基金国家自然科学基金资助(50808007); 文摘诸如载人航天器及大型民机等飞行器密闭微环境,随着人员停留时间的延长,舱室空气污染问题已成为危害工作人员生命安全的主要因素,所以迫切需要开展突发不确定污染源定位及散发强度辨识方法研究,以提高主动应对突发污染的能力。提出采用敏感性分析算法实现突发污染源定位及散发强度估计,还分析了不同位置处的传感器可辨识区域,以确定最优传感器布置策略。上述研究能够实现污染源散发特性的快速准确辨识,为主动应对污染事故提供依据。仿真结果证实了该算法的有效性。; 关键词飞行器舱室环境污染源辨识敏感性分析可辨识区域传感器布置; Keywords Aircraft cabin Source identification Sensitivity analysis Identifiable zone Sensor placements; 分类号 V851 [航空宇航科学技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名密闭舱室突发污染浓度动态预测与源项辨识被引量：2: 5; 作者庞丽萍曲洪权胡涛王浚; 机构北京航空航天大学航空科学与工程学院北方工业大学信息工程学院; 出处《中国舰船研究》 2012年第3期64-67,73,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(50808007); 文摘潜艇、载人航天器等密闭微环境随着人员停留时间的延长,其舱室空气污染问题已成为危害工作人员生命安全的主要因素,因此迫切需要开展快速准确的污染浓度预测以及对突发不确定污染源辨识的技术研究,并提高密闭环境主动应对突发污染的能力。对舱室污染浓度进行动态预测和污染源项强度辨识是实现舱室空气质量实时预测的关键。建立了集总污染源概念,提出了联合使用卡尔曼滤波和最小二乘算法的舱室突发污染辨识与浓度预测方法,并与建立的变结构污染浓度模型相结合,同时完成了集总污染源散发强度的动态辨识和污染浓度状态预测。另外,在突发污染源定位方面开展了前期的探讨研究工作,建立了一种新的多维浓度离散随机模型,并提出了基于多假设特征匹配的突发污染源定位方法研究。通过匹配观测数据序列与单参数(源位置)多假设获得的传感器处浓度响应序列特征来实现源项定位及散发时间估计,可初步确定源散发强度。; 关键词舱室环境污染源辨识浓度预测卡尔曼滤波; Keywords cabin environment pollution source identification concentration prediction Kalman filtering; 分类号 U664.9 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于源项辨识的飞机座舱污染浓度动态预测被引量：1: 6; 作者庞丽萍曲洪权; 机构北京航空航天大学航空科学与工程学院北方工业大学信息工程学院; 出处《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; 基金国家自然科学基金资助项目(50808007) "凡舟"青年科研基金资助项目(20080504); 文摘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.; 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; Keywords aircraft cabin environment contaminant concentration prediction contaminant source estimation double model filter Kalman filter; 分类号 V851 [航空宇航科学技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自适应权重粒子群优化算法的地下水污染溯源辨识被引量：7: 7; 作者高琬玉卢文喜潘紫东白玉堃; 机构吉林大学地下水与资源环境教育部重点实验室吉林大学新能源与环境学院; 出处《中国农村水利水电》北大核心 2022年第12期1-7,16,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(41672232)。; 文摘地下水污染溯源辨识是指利用监测井的观测数据对污染源信息进行识别。然而,在应用模拟-优化方法进行溯源工作时,多次运行数值模拟模型会带来较大的计算负荷;在利用传统粒子群算法求解优化模型时,易陷入局部极值点,严重影响辨识结果的精度。研究基于假想算例,应用模拟-优化方法,将模拟模型作为等式约束条件,以模拟输出值与实际观测值之间的偏差极小化作为目标函数,连同其他非负约束条件建立优化模型,对三个潜在污染源的释放历史及渗透系数进行了联合识别。通过训练BP神经网络,建立数值模拟模型的替代模型,以缓解沉重的计算负荷;为了避免求解优化模型时陷入局部极值,研究提出了一种自适应权重算法,增强了传统粒子群优化算法跳出局部极值点的能力,识别结果表明:①运用BP神经网络所建立的替代模型能够很好地近似模拟模型的输入-输出关系,拟合精度达到0.99,且运行速度明显快于数值模拟模型,证明了其可以代替数值模拟模型嵌入优化模型中进行污染源溯源辨识工作;②同运用传统粒子群优化算法相比较,运用自适应权重粒子群优化算法,对优化算法的参数和迭代终止条件进行调节,可以有效地提高算法的收敛速度和计算效率,收敛得到的最优解的相对误差基本小于5%。; 关键词污染源溯源辨识模拟-优化方法替代模型自适应权重粒子群算法 BP神经网络方法; Keywords contamination sources identification simulation-optimization surrogate model adaptive weighted particle swarm optimization algorithm BP neural network; 分类号 TV138 [水利工程—水力学及河流动力学] P641 [天文地球—地质矿产勘探]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于Pearson评价法的室内污染源辨识研究	于水贺廉洁于知田冯国会	《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2018	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	密闭微环境突发污染源动态散发特性辨识	常海娟庞丽萍曲洪权王浚	《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2010	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	飞行器舱室突发污染源散发强度动态辨识	常海娟庞丽萍曲洪权王浚	《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2010	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	飞行器舱室突发污染源定位及强度估计方法研究	庞丽萍常海娟曲洪权	《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2010	6	在线阅读下载PDF 职称材料
5	密闭舱室突发污染浓度动态预测与源项辨识	庞丽萍曲洪权胡涛王浚	《中国舰船研究》	2012	2	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于源项辨识的飞机座舱污染浓度动态预测	庞丽萍曲洪权	《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2009	1	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于自适应权重粒子群优化算法的地下水污染溯源辨识	高琬玉卢文喜潘紫东白玉堃	《中国农村水利水电》北大核心	2022	7	在线阅读下载PDF 职称材料