检索结果-内蒙古大学图书馆

林业科学研究 2008年第Z1期21卷 20-26页

作者：杨广斌唐小明黄水生罗鹏王亚欣中国林业科学研究院资源信息所北京100091 贵州师范大学地理与生物科学学院贵州贵阳550001

基于动态数据驱动应用系统(DDDAS)技术范式,对北京市森林火险预报与发布系统进行了研究。利用野外自动气象站获取的实时、动态数据以及气象部门提供的预报数据,实现了森林火险等级预报的自动化业务运行,并通过网络和手机短信方式对预报... 详细信息

基于动态数据驱动应用系统(DDDAS)技术范式,对北京市森林火险预报与发布系统进行了研究。利用野外自动气象站获取的实时、动态数据以及气象部门提供的预报数据,实现了森林火险等级预报的自动化业务运行,并通过网络和手机短信方式对预报结果进行发布;系统在运行过程中能够根据预报结果自适应地对预报模型进行修正,使预报结果精度得到提高。

关键词：动态数据驱动自适应修正森林火险天气预报火险等级发布

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基于动态数据驱动的突发水污染事故仿真方法

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浙江大学学报（工学版） 2015年第1期49卷 63-68,78页

作者：宋筱轩冯天恒黄平捷侯迪波张光新浙江大学工业控制技术国家重点实验室浙江杭州310027

提出基于动态数据驱动的误差修正方法.结合城市供水水质安全预警系统仿真分析服务功能的建立,阐述动态数据驱动的突发水污染事故预测误差修正基本原理,以正向建模、模型封装与调用、初始仿真和模型修正等为主线研究技术实现的方法.研究... 详细信息

提出基于动态数据驱动的误差修正方法.结合城市供水水质安全预警系统仿真分析服务功能的建立,阐述动态数据驱动的突发水污染事故预测误差修正基本原理,以正向建模、模型封装与调用、初始仿真和模型修正等为主线研究技术实现的方法.研究模型边界更新法、模型参数更新法、模型结果校正法3种实现模型校正的技术.采用2个试验例子进行有效性验证.试验结果表明,由于引入了反馈机制,水质污染演化模拟仿真结果得到了实时修正,减少了不确定因素对仿真输出的影响,结果的准确性和可靠性得到了提高.

关键词：突发水污染水质仿真模拟动态数据驱动模型修正

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动态数据驱动的交通仿真框架研究与实现

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计算机科学 2014年第S1期41卷 459-462,480页

作者：罗永琦燕雪峰冯向文周勇南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京210016

针对现有交通仿真中事先建立的理论模型难以准确预测交通状态发展趋势的问题,提出一种基于动态数据驱动应用系统范型的交通仿真框架。首先在微观仿真模型的基础上建立状态空间模型进行先验状态估计;继而将实测交通数据引入模型以调整和... 详细信息

针对现有交通仿真中事先建立的理论模型难以准确预测交通状态发展趋势的问题,提出一种基于动态数据驱动应用系统范型的交通仿真框架。首先在微观仿真模型的基础上建立状态空间模型进行先验状态估计;继而将实测交通数据引入模型以调整和评估状态空间模型;基于交通状态非线性非高斯的特性,选用粒子滤波器,提出并实现了数据同化模型和相关算法,提炼传统粒子滤波器的关键步骤并对其进行改进,以提高状态估计的能力;最后基于微型交通仿真软件MovSim实现了上述框架。实验表明:基于该框架的交通状态预测精度得到明显提高,受测量误差和环境噪声的影响小,具有较强的预测稳定性和可靠性。

关键词：动态数据驱动微观仿真模型状态估计数据同化粒子滤波

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动态数据驱动林火蔓延自适应模拟技术研究

动态数据驱动林火蔓延自适应模拟技术研究

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作者：周宇飞中国林业科学研究院

学位级别：博士

森林火灾是一种自然灾害,它会损坏极难恢复的森林资源,并给人们的生命财产造成严重的威胁。为了减少森林火灾的损失,世界各国都在对林火进行研究。这其中,使用计算机模拟森林火灾的蔓延,从而对火场发展的状况进行预测已经成为目前森林... 详细信息

森林火灾是一种自然灾害,它会损坏极难恢复的森林资源,并给人们的生命财产造成严重的威胁。为了减少森林火灾的损失,世界各国都在对林火进行研究。这其中,使用计算机模拟森林火灾的蔓延,从而对火场发展的状况进行预测已经成为目前森林防火的重要研究方向之一。然而要对森林火灾这样复杂的系统行为进行精确分析和预测是很困难的。目前为止,人们仍然缺乏对林火蔓延过程的精确描述能力。将动态数据驱动技术应用在林火空间扩散模拟中,能够在现有林火蔓延模型的基础之上,动态地吸收实时的火场数据对模拟过程进行控制;同时对蔓延模拟的阶段性结果进行评价,选择最优模拟结果;并能通过对数次模拟的模拟结果分析和知识积累,不断优化现有蔓延模拟模型。这样将林火扩散模拟和林火野外实时监测有机结合起来,使模拟可以实时动态接收野外监测数据并做出响应,就可以输出更为准确的模拟预测结果,从而为科学的火场决策指挥提供可靠依据。本文致力于建立林火蔓延模拟和实际林火动态发展之间的相互协作的林火蔓延计算机模拟系统,解决建立该系统过程中所要用到的模型库和数据库建库、模型并行蔓延模拟、林火动态数据获取处理及调用、模拟结果空间位置精度评价及模型参数修正等一系列问题。文章首先论述了动态数据驱动林火蔓延自适应模拟技术的内涵,确定了动态数据驱动技术的林火蔓延模拟运行机制及模拟实施的具体流程;然后总结了动态数据驱动林火蔓延自适应模拟系统的关键技术主要包括动态数据驱动林火蔓延自适应模拟模型库及参数库建库技术、自适应蔓延模拟应用组件开发技术、林火蔓延模型模拟评价技术及林火蔓延模拟参数调整修正技术;最后分别对这些技术展开研究。在动态数据驱动林火蔓延自适应模拟库建库方面设计了一种统分结合的模拟模型库建立方法,即利用林火蔓延数学模型管理总表和针对特定林火蔓延数学模型描述表,并结合各模型算法动态数据链接库调用进行模型库建设;对林火蔓延模拟数据按照输入及存储方式进行了分类,提出了每种数据的获取与处理方法,并提出了一种文件系统和存储表格的管理方法实现林火数据的管理;设计建立了林火蔓延模拟评价库,阐述了林火蔓延模拟模型适宜性选择知识库的建立方法,并设计建立林火蔓延模拟空间精度评价库。在自适应林火蔓延模拟应用组件开发方面利用阶段时间划分建立了模型动态调用数据驱动的方法,通过阶段时间控制实现模拟过程中模型模拟数据动态与火场数据进行对接;利用多线程编程的方法实现多个林火蔓延数学模型进行并行模拟,并使用基于惠更斯原理的波动传播模型和林火蔓延椭圆模型实现林火蔓延模拟;依据椭圆波动模型提出了基于初始蔓延速度和最大蔓延速度的模型统一的速度表达方式,并指明了一些模拟相关的计算机算法;对模型调用的输入输出接口进行规定,并设计了林火蔓延模拟空间表达方法。在林火蔓延模型模拟评价及林火蔓延模拟参数调整修正方面提出了林火蔓延模拟空间精度评价方案,指明了利用火场面积叠置率和火场边缘相似程度的量化值来对林火模型模拟的模拟空间精度进行评价的方法;研究了模拟误差产生的主要来源,提出了利用阶段时间控制程序输入实现模型利用动态火场数据做自适应调整的方法,提出了利用多次模拟结果专家干预下的模拟参数调整及模型在模拟过程中依据既有环境做自适应调整达到优化模拟的方法。本文最后建立了一个动态数据驱动林火蔓延自适应模拟原型系统,以发生在河北丰宁和北京怀柔交界地区的一起森林火灾做为火场实验样本,并利用王正非模型和Rothermel模型这两种不同的林火蔓延模型并行这次火灾进行模拟,指明了动态数据驱动林火蔓延模拟的基本模拟实现过程。

关键词：动态数据驱动林火蔓延模拟林火蔓延数学模型林火模型库多线程空间精度评价

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动态数据驱动的林火蔓延模拟系统关键技术研究

动态数据驱动的林火蔓延模拟系统关键技术研究

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作者：杨广斌中国林业科学研究院

学位级别：博士

森林火灾是危害人类最持久、最剧烈的灾害之一,特别是20世纪80年代以来,全球气候持续变暖,森林火灾有上升的趋势。林火模拟技术是辅助林火扑救、减少重大森林火灾发生的重要手段之一。本研究针对传统林火模拟过程中存在的模型手动选择... 详细信息

森林火灾是危害人类最持久、最剧烈的灾害之一,特别是20世纪80年代以来,全球气候持续变暖,森林火灾有上升的趋势。林火模拟技术是辅助林火扑救、减少重大森林火灾发生的重要手段之一。本研究针对传统林火模拟过程中存在的模型手动选择难度大、模型修正数据获取效率低、模拟精度验证困难等问题,以DDDAS为林火蔓延模拟研究的技术范式,提出林火蔓延模拟全新的技术框架体系,解决模拟系统建设过程中的模型库建设与管理、模型适宜性选择、模型自适应修正、模拟过程实时验证等关键技术,建立林火扩散模拟和实际林火发展之间相互协作、共生的林火扩散动态模拟系统;提高林火蔓延模拟精度,将林火蔓延模拟真正应用到林火扑救指挥过程当中,在实践上为林火扑救指挥提供决策支持,在理论上为相关领域的空间扩散模拟研究提供新的思路和技术范式。主要取得以下研究成果: （1）提出了动态数据驱动的林火蔓延模拟系统框架体系,为林火蔓延模拟研究提供了崭新的研究方法和思路;分析了系统的运行原理,以动态数据采集、模型库、模拟运行与控制和可视化及用户接口等四部分为基础部件,提出了系统的框架结构体系;剖析了系统的相互协作、共生反馈、自适应、自学习和不断优化的技术优势和系统特点;提出了系统涉及的动态数据采集与处理、林火模型库、林火模型选择、林火模型修正和模拟精度验证等主要关键技术。（2）建立了林火模型库建设的林火蔓延模型评价标准,根据模型评价标准和试验区实际情况,在42个林火蔓延模型中选择了目前最具有影响力和最具有典型代表性的Rothermel模型、王正非模型、加拿大模型和澳大利亚模型进行了解析和归一化处理;对林火模型库的建库过程和方法进行了研究,在林火模型分类基础上,采用面向对象的模型库表示方法建立了林火模型库;实现了林火蔓延模型算法,设计了模型字典库、模型文件库和模型知识库;开发了模型库管理与维护功能,实现了模型的文件管理、参数管理和知识管理;通过模型数据管理文件解决了模型库与数据库之间接口问题;实现了林火模型库对林火模型适宜性选择和林火模型自适应修正技术的有效支持。（3）基于BP人工神经网络方法设计了林火模型适宜性选择技术框架结构,通过神经网络形成林火模型选择知识,实现了林火模型的自动化和智能化选择;以火场环境因子为输入变量,以适宜火场环境模拟的林火蔓延模型作为输出变量,构建了林火模型选择神经网络模型;研究了输入、输出因子数据的获取与计算方式,实现了动态数据驱动的林火模型自动选择机制;以本京市为例,选择了有详细火场情况记录的72场林火作为实验样本,其中60条记录作为学习样本集,12条记录作为验证样本,对神经网络进行了学习和验证,实验结果表明,模型选择精度可达到80%以上。（4）提出了一种利用手持GPS和无线传输设备来快速测定火场位置和林火实际蔓延速度的方法,为林火蔓延模拟速度验证提供了必要的手段;对林火蔓延模拟误差的来源进行了全面分析,探讨了林火蔓延误差的表现形式和计算方法,指出了林火蔓延速度误差和蔓延方向误差是林火蔓延误差产生的根源,提出了通过增加系统误差修正参数来减少系统模拟误差的有效方法。（5）基于神经网络技术提出了模拟误差修正参数自动生成方法,探讨了模拟误差在线自适应修正机制和模拟误差修正知识在线自动获取机制,实现了模拟误差的在线自适应修正过程;采用历史记录火场数据对模拟误差的自适应修正过程进行了实验,在预测的4条记录中,其中3条与计算结果误差小于预定的0.2m/min,1条误差超过0.2m/min,验证了模拟误差修正结果精度具有一定的可靠性。（6）利用北京市良好的防火基础设施条件,设计了动态数据驱动的林火蔓延模拟系统层次结构和网络体系结构,建立了数据库和模型库,实现了模型选择、模拟误差修正和林火空间扩散等关键技术算法,建立了原型系统;实现了动态数据驱动的林火蔓延模拟系统火场环境数据和林火蔓延速度数据采集机制;基于林火模拟过程中采集的大量实验数据,解决了传统林火模型修正过程中的实验数据采集瓶颈问题;以王正非林火蔓延模型为例探讨了林火模型的修正过程和修正方法,表明了动态数据驱动的自适应林火蔓延模拟技术具有可行性。

关键词：动态数据驱动林火蔓延模拟 DDDAS 林火模型库林火模型选择林火模型修正 BP神经网络模拟精度验证

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动态数据驱动的河流突发性水污染事故预警系统关键技术研究

动态数据驱动的河流突发性水污染事故预警系统关键技术研究

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作者：宋筱轩浙江大学

学位级别：博士

城市供水水源污染事件时有发生,严重时会威胁到群众的饮水安全和国家的经济发展。面对这一问题,城市供水主管部门迫切需要多环节水质预警信息支持。尤其是突发性水污染事故具有事发突然、不确定因素多等特点,快速准确地预测水质演化趋... 详细信息

城市供水水源污染事件时有发生,严重时会威胁到群众的饮水安全和国家的经济发展。面对这一问题,城市供水主管部门迫切需要多环节水质预警信息支持。尤其是突发性水污染事故具有事发突然、不确定因素多等特点,快速准确地预测水质演化趋势一直是研究的难点和热点。基于此背景,本文结合国家科技重大专项课题和国家自然科学基金项目,围绕河流突发性水污染事故预警方法和系统实现技术开展理论与应用研究,主要工作和创新点如下： (1)研究提出了动态数据驱动的河流突发性水污染事故预警系统架构,为河流突发性水污染事故预警研究提供了新的研究方法和思路。完成了该架构的总体设计,分析了基于该架构下水质预警系统的工作原理,与基于通常架构下的水质预警系统工作流程进行了比较,剖析了动态数据驱动范式下的系统架构具备多模型集成、共生反馈、动态性和自学习性等特点和优势。 (2)针对目前水质预警模型在动态适应性和应用迅捷性等方面急需提升等问题,研究了基于动态数据驱动的河流突发性水污染事故预警系统架构下的水质动态预警方法。在初始预警模型基础上,结合历史经验数据和动态监测数据,首先采用基于案例的推理方法进行初始校正,实现初始预警；然后,针对水文数据和边界条件数据较缺乏等情况下的精确化预测问题,研究了应用后续实测数据和改进的网格寻优算法对水质预测预警模型参数进行自适应校正的技术,针对预警模型往往因模型概化而导致结构性误差等问题,进一步研究提出了基于时间序列算法的预测预警结果动态校正方法。以实际发生的河流突发性水污染事故为应用案例,对所研究动态预警方法进行了应用研究与分析。应用结果表明该方法可有效地对河流突发性水污染事故进行预警,预测结果与实测结果之间经动态校正而减小偏差。 (3)针对应急监测点布局缺乏理论指导、应急部门难以快速合理选点等问题,研究了动态数据驱动的河流突发性水污染事故预警系统架构下的应急监测点选取、评价和布局优化方法,建立了基于模糊层次分析法的应急监测点布局技术方案,为水质事件不同阶段应急监测点敏感性和重要性的量化评估提供了技术支撑,实现了有限应急监测力量的合理、及时和动态调配。该技术的研究国内外尚鲜有报道。基于上述研究,开发了动态数据驱动的河流突发性水污染事故预警系统技术平台,相关成果已集成到课题组研发的城市供水水质预警系统中,实现了动态数据驱动框架下的河流突发性水污染事故预警和应急监测点动态布局。该系统已在一个省和三个城市进行了部署和示范应用,已实现连续运行工作,为城市供水水质安全保障提供了信息支持。

关键词：突发水污染动态数据驱动预警模型动态校正参数校正结果校正应急监测点布局城市供水水质预警系统

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动态数据驱动的交通仿真的研究与实现

动态数据驱动的交通仿真的研究与实现

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作者：罗永琦南京航空航天大学

学位级别：硕士

随着智能交通系统(ITS)日益发展，微观交通仿真技术作为描述复杂交通行为的有效工具，在解决交通问题方面发挥越来越大的作用。围绕交通仿真模型建立和系统开发的研究已有许多成果，但现有交通仿真通常基于历史数据，忽略系统运行过程... 详细信息

随着智能交通系统(ITS)日益发展，微观交通仿真技术作为描述复杂交通行为的有效工具，在解决交通问题方面发挥越来越大的作用。围绕交通仿真模型建立和系统开发的研究已有许多成果，但现有交通仿真通常基于历史数据，忽略系统运行过程中各种突发事件，在实时动态条件下的仿真结果准确性较低。各种高新技术的发展使真实交通流数据较易获得，从而为基于动态实测数据的交通仿真提供了可能。动态数据驱动应用系统(DDDAS)的特点是将仿真和真实数据有效结合，使仿真能够动态接受实测数据的反馈，从而使仿真收敛更快、结果更可信。目前，DDDAS在危机管理、工程科学与灾难预报等具有充足实测数据的领域得到广泛的应用。基于上述背景，本文旨在将DDDAS范式应用于微观仿真系统Movsim，提出动态数据驱动的交通仿真方法，该方法将车辆运行实测数据反馈到交通状态预测中，使预测结果更准确可靠。首先，对DDDAS范式和Movsim逻辑流程、车辆模型和路网模型进行分析，在此基础上提出动态数据驱动的交通仿真框架，剖析框架运行机制，探讨并行处理、数据同化等关键技术。其次，构建基于粒子滤波的交通仿真模型。粒子滤波算法给非线性、非高斯系统的状态估计提供了严谨解决方法，因此，引入粒子滤波算法实现框架的数据同化部分。本文设计了随机平移和分段车辆密度两种噪声模型、基于JSON中间件的数据映射模型、基于滑动窗口和传感器智能选择两种权重计算模型以及层次重采样模型，并给出算法图形化解释，介绍基于粒子滤波交通仿真模型实现流程。进而，设计并实现了基于粒子滤波的交通仿真系统。结合研究建立交通仿真模型对系统进行模块划分，对数据同化、动态数据注入、多线程管理、人机交互等主要模块进行设计与实现。最后，应用基于粒子滤波的交通仿真系统，构建直线和环形道路的仿真场景，对动态数据驱动的交通仿真框架的应用效果和仿真精度进行实验和分析。

关键词：微观交通仿真动态数据驱动 Movsim 粒子滤波状态预测

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动态数据驱动的热防护结构多场响应降阶分析方法研究

动态数据驱动的热防护结构多场响应降阶分析方法研究

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作者：马文漪东南大学

学位级别：硕士

空天飞行器热防护结构的多场响应是其服役健康状态和重复使用能力评估的主要依据。新型缝合式热防护结构材料众多、构型复杂、服役载荷严酷,结构多场响应具有复杂的分布特性和演化规律。然而,受实测响应数据少、载荷监测难度大、仿真模... 详细信息

空天飞行器热防护结构的多场响应是其服役健康状态和重复使用能力评估的主要依据。新型缝合式热防护结构材料众多、构型复杂、服役载荷严酷,结构多场响应具有复杂的分布特性和演化规律。然而,受实测响应数据少、载荷监测难度大、仿真模型可信度低、服役工况不确定度高、传统预示方法效率低等影响,热防护结构服役响应监测还面临着诸多挑战。本文围绕热防护结构的多场响应预示问题,基于测算融合思想,开展动态数据驱动的降阶分析方法研究,分别构建由局部响应反演载荷、由载荷重构结构全局响应的高效代理模型,搭建基于关键点实测动态响应数据的结构全局响应分析平台。主要研究工作包括: 首先,发展了基于局部实测响应的热防护结构载荷反演方法。开展了典型热防护结构载荷反演敏感性分析及传感器布局优化研究。发展了基于改进遗传小波神经网络(Genetic Algorithm-Wavelet Neural Network,GA-WNN)的数据驱动代理模型构建方法,通过载荷反演代理模型实现了基于关键点实测应变数据的热防护结构载荷预测。提出了基于贝叶斯概率理论和数据驱动算法的不确定性量化方法,开展了载荷参数关于实测应变响应的不确定性传递量化规律研究及后验分布校验。研究表明:基于GA-WNN算法的数据驱动代理模型能够快速有效实现基于局部响应数据的载荷反演;所提出贝叶斯不确定性量化方法可有效利用仿真先验分布和小样本实测信息,推导得到更接近真实情况的载荷后验分布。进而,发展了基于反演载荷的热防护结构多场响应重构方法。结合主成分分析技术及数据驱动算法,提出了静/动力学工况下热防护结构响应降阶分析模型构建方法,通过热防护结构响应特征参量降维矩阵关于载荷的代理模型,实现了结构全局响应高效重构。开展了贝叶斯框架下结构响应关于输入载荷工况的不确定性传递量化分析。基于所构建降阶分析模型,研究了空天飞行器服役动态环境下热防护结构全场响应时域及空间分布规律。研究表明:所提出的降阶分析方法能够实现多场环境下热防护结构全局响应预示,响应监测效率满足工程应用需求;贝叶斯框架下的响应重构不确定性量化可为复杂系统提供可信度更高的响应预示结果。最后,搭建了动态数据驱动的结构响应重构演示试验系统。开展了基于关键点实测应变响应的载荷反演和全场静力学响应重构,验证所提出方法的效率及精度;针对热/振工况下典型结构,开展了贝叶斯框架下的不确定性热载荷反演,并预示了全场动力学响应的统计学不确定性分布。研究表明:本文所提出动态数据驱动的多场响应降阶分析方法可为热防护结构全场响应高效、高可信度预示分析提供技术支撑。

关键词：动态数据驱动热防护结构多场响应模型降阶贝叶斯概率理论

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动态数据驱动的生物氧化槽进气量预测系统的研究

动态数据驱动的生物氧化槽进气量预测系统的研究

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作者：丁钰新疆大学

学位级别：硕士

生物氧化提金技术是黄金提取工艺中最重要的技术之一,该技术投入低,对环境影响小,具有广阔的发展前景。进气量是生物氧化预处理中的一项重要指标,进入气体的多少直接影响着氧化槽中化学反应程度和菌群的活性,进而影响金矿石的提金率。目... 详细信息

生物氧化提金技术是黄金提取工艺中最重要的技术之一,该技术投入低,对环境影响小,具有广阔的发展前景。进气量是生物氧化预处理中的一项重要指标,进入气体的多少直接影响着氧化槽中化学反应程度和菌群的活性,进而影响金矿石的提金率。目前,多数提金厂的进气量系统是开环控制,进气量的多少由人工手动调节阀门控制,常常采用“宁多勿少”的策略提供气体,造成了很大的能源浪费,降低经济效益。因此,进气量的精准预测,对提高黄金提取率和经济效益具有重要作用。生物氧化预处理过程复杂,影响氧气需求量的因素很多,包括槽内环境温度、矿浆流动速度等因素,使得进气量系统是强非线性的,具有不确定性和动态性的特点,影响着进气量机理模型的建立。同时,新疆多数提金厂所处位置环境恶劣,使得实际生产过程中测量数据易受到噪声干扰,存在着偏差,使得进气量的精准预测是个难题。本文采用动态数据驱动理念对进气量的精准预测开展研究,将测量数据和模型预测值融合,提高预测精度。主要研究内容如下:(1)提出一种氧化槽进气量、压强状态空间模型建立的方法。分析气体管流原理,以一元管流方程为控制方程,将进气量、压强作为状态变量,利用控制理论思想,建立状态变量的状态空间模型。(2)对数据同化算法进行研究,介绍常用滤波算法,比较不同算法的优劣性。选择最适用算法,构建进气量、压强数据同化工作流程,对模型预测值进行校正更新。(3)对动态数据驱动理论概念进行研究,构造了动态数据驱动的生物氧化槽进气量预测系统的框架和应用流程。通过计算机仿真,对建立的氧化槽进气量预测模型进行初步验证。同时,验证了动态数据驱动的生物氧化槽进气量预测系统精准度。

关键词：生物氧化槽进气量动态数据驱动状态空间模型数据同化集合卡尔曼滤波

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基于动态数据驱动的生物氧化槽进气量预测

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计算机工程 2018年第6期44卷 279-282,287页

作者：孙振华南新元蔡鑫新疆大学电气工程学院乌鲁木齐830047

针对生物氧化槽进气量预测系统的开环调节、强时滞性、预测精度低等问题,提出一种基于动态数据驱动的生物氧化槽进气量预测方法。通过多级氧化槽进气量时间序列数据建立氧化槽进气量状态空间模型,采用Kalman滤波算法进行预测数据和实测... 详细信息

针对生物氧化槽进气量预测系统的开环调节、强时滞性、预测精度低等问题,提出一种基于动态数据驱动的生物氧化槽进气量预测方法。通过多级氧化槽进气量时间序列数据建立氧化槽进气量状态空间模型,采用Kalman滤波算法进行预测数据和实测数据的动态融合,并对预测值及模型参数进行实时在线更新,由此构建基于动态数据驱动的生物氧化槽进气量预测模型框架。实验结果表明,与未考虑多级槽间相关性的传统方法相比,该预测框架能够对生物氧化槽进气量进行较准确的预测。

关键词：动态数据驱动生物氧化预处理状态空间模型参数估计数据同化 Kalman滤波进气量

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