[發明專利]一種基于馬爾科夫鏈的非穩態流場下污染源逆向識別算法有效
| 申請號： | 201710310111.6 | 申請日： | 2017-04-28 |
| 公開（公告）號： | CN107145737B | 公開（公告）日： | 2020-09-08 |
| 發明（設計）人： | 李斐;王瑜;周斌 | 申請（專利權）人： | 南京工業大學 |
| 主分類號： | G06F17/16 | 分類號： | G06F17/16;G06F17/11;G06F17/18 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 211800 江蘇省南*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 馬爾科夫鏈 穩態 流場下 污染源 逆向 識別 算法 | ||
1.一種基于馬爾科夫鏈的非穩態流場下污染源逆向識別方法，其特征在于，包含以下步驟：
(1).根據污染物釋放位置的可能性，建立集合S，S為多區建筑中污染源可能存在的釋放位置；
(2).計算多區建筑內的非穩態流場，得到持續時間間隔建筑內污染物的轉移概率矩陣
(3).根據某個潛在污染源和監測點的位置，通過公式其中monitor指取矩陣中對應監測點位置的值，為tn之后在監測點處的濃度響應，為潛在污染源的源矩陣，得到非穩態流場下監測點對應污染源的響應矩陣
(4).通過響應矩陣構成線性系統其中為監測點的濃度響應矩陣，為逐時釋放率，利用正則化方法，求解線性方程得到
(5).針對集合S中不同的污染物釋放位置，重復步驟(3)、(4)，得到對應的逐時釋放率
(6).為集合S中各污染源位置信息分配先驗概率P(Sk)；
(7).通過污染物的轉移概率矩陣計算污染源位于Sk時，在監測點M檢測到污染物濃度值的可能性，即似然函數L(M|Sk)的值，其中CM表示監測點M的污染物濃度實測值，表示污染源Sk在對應步驟(5)求得的逐時釋放率下，在監測點的濃度預測值，σ為標準差；
(8).通過貝葉斯準則計算在監測點M檢測到其濃度值時，污染源位置為Sk的后驗概率P(Sk|M)，后驗概率最大的值為所求的污染源位置，同時通過步驟(5)求得的為所求的污染物逐時釋放率。
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟(6)中，先驗概率P(Sk)可以指定污染源在不同區域內的概率相等。
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