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基于贝叶斯网络的雾霾重点污染源排放预测
被引量：
2
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作者
童英华
田立勤
李靖
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第9期2894-2901,共8页
为有效解决雾霾重点污染源监测信息异常问题,提出多条件下基于贝叶斯网络反演的雾霾重点污染源排放预测模型。构建污染源排放预测指标体系,对预测指标进行规范化处理;在基于相对熵最小优化模型基础上,给出预测指标的权重,以量化的方式...
为有效解决雾霾重点污染源监测信息异常问题,提出多条件下基于贝叶斯网络反演的雾霾重点污染源排放预测模型。构建污染源排放预测指标体系,对预测指标进行规范化处理;在基于相对熵最小优化模型基础上,给出预测指标的权重,以量化的方式给出污染源的污染等级,保证预测结果的可靠性和准确性。通过实例验证了所提算法的有效性,理论分析和系统测试结果表明,该方法具有较高的精度。
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关键词
雾霾污染源
贝叶斯网络
反演
规范化
最优权重
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职称材料
题名
基于贝叶斯网络的雾霾重点污染源排放预测
被引量：
2
1
作者
童英华
田立勤
李靖
机构
青海师范大学计算机学院
华北科技学院计算机学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第9期2894-2901,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61472137
61403290)
+5 种基金
教育部"春晖计划"基金项目(Z2016083
Z2016109)
青海省重点研发基金项目(2016-SF-130
2016-ZJ-920Q
2014-ZJ-908)
河北省物联网数据采集与处理工程技术研究中心基金项目(3142016020)
文摘
为有效解决雾霾重点污染源监测信息异常问题,提出多条件下基于贝叶斯网络反演的雾霾重点污染源排放预测模型。构建污染源排放预测指标体系,对预测指标进行规范化处理;在基于相对熵最小优化模型基础上,给出预测指标的权重,以量化的方式给出污染源的污染等级,保证预测结果的可靠性和准确性。通过实例验证了所提算法的有效性,理论分析和系统测试结果表明,该方法具有较高的精度。
关键词
雾霾污染源
贝叶斯网络
反演
规范化
最优权重
Keywords
haze pollution source
Bayesian network
inversion
normalization
optimal weight
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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被引量
操作
1
基于贝叶斯网络的雾霾重点污染源排放预测
童英华
田立勤
李靖
《计算机工程与设计》
北大核心
2018
2
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