CN119416544A 基于网格优化与自调控的污染物浓度扩散模拟方法 （中国人民解放军国防科技大学）_第1页
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基于网格优化与自调控的污染物浓度扩散本申请涉及一种基于网格优化与自调控的监测站的空间位置和污染物浓度值计算模拟区场生成浓度分布矩阵后动态调整基础网格的网格的污染物浓度预测结果构成模拟区域的污染实时环境数据对污染物浓度分布预测结果进行2将预先设置的浓度阈值与所述浓度分布矩阵进行比较，根根据云平台和加权轮询算法进行污染物浓度计算任务分配，得到根据卡尔曼滤波和获取的实时环境数据对所述污染物浓度分布预测结果进行动态调根据监测站的空间位置和污染物浓度值计算模拟区域中监测站的若浓度分布矩阵cij>预先设置的浓度阈值chreshoda,细化基础网格，则调整后基;3根据云平台的资源情况初始化计算节点集合N={N1,N2…,Nm}，每个节点Ne具有T={T,T2…,Tn}输入加权轮在被分配污染物浓度计算任务的节点中根据污染扩散模型进行污染物产生的不确定性或误差的估计；为观测噪声的协方差矩阵，它反456根据卡尔曼滤波和获取的实时环境数据对污染物浓度分布预测结果进行动态调[0007]图1为一个实施例中一种基于网格优化与自调控的污染物浓度扩散模拟方法的流设置的浓度阈值与浓度分布矩阵进行比较，根据比较结果动态调整基础网格的网格密度。7相对较高的网格分辨率以应对可能出现的复杂情况，但这就造成了大量不必要的计算开[0019]步骤108，根据卡尔曼滤波和获取的实时环境数据对污染物浓度分布预测结果进8根据监测站的空间位置和污染物浓度值计算模拟区域中监测站的;;若浓度分布矩阵cij>预先设置的浓度阈值chreshoda,细化基础网格，则调整;9;;;[0028]在其中一个实施例中，根据云平台和加权轮询算法进行污染物浓度计算任务分根据云平台的资源情况初始化计算节点集合N={N1,N2…,Nm}，每个节点NeT={T,T2…,Tn}输入加任务的权重和wfode的相对大小，优先将高权重污染物浓度计算任务分配至高权重节;在被分配污染物浓度计算任务的节点中根据污染扩散模型进行污染物浓度计算，wgode=3,wgode=2。有五个网格任务T1,T2,T3,TS,TS,其权重分别为。按照加权轮询算法的任务分配步骤：[0034]任务迁移是负载均衡的关键环节。为了保证任务迁移过程高效且不影响计算进;;;;[0043]计算卡尔曼增益：卡尔曼增益表示了模型预测结果和观测数据之间的相对权;测所产生的不确定性或误差的估计；为观测噪声的协方差矩阵，它反映了观测数据本身[0045]预测误差协方差矩阵量化了模型预测;[0046]在初始时刻，假设有一个大致的误差协方差矩阵（可以根据经验或先验信息确;oi是污染物浓度第种类型的测量误差的标准差。;;该误差值会通过卡尔曼增益与预测结果的加权组合来调整最终的污染物浓度估;而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或

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