【摘 要】
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为降低河流突发污染事故的影响,提高下游污染物预测精度、提高预测实时性,结合一维水质模型、卡尔曼滤波及改进的网格寻优算法,综合考虑支流的影响,研究河流突发污染事件中污
【机 构】
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浙江大学工业控制技术国家重点实验室控制科学与工程学院
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为降低河流突发污染事故的影响,提高下游污染物预测精度、提高预测实时性,结合一维水质模型、卡尔曼滤波及改进的网格寻优算法,综合考虑支流的影响,研究河流突发污染事件中污染物扩散情况的动态预测方法.分析一种改进的网格寻优算法并利用历史数据校正模型参数;借助水质模型构造状态方程引入污染物浓度观测值;运用卡尔曼滤波动态校正预测结果,并在预测过程中考虑支流的影响.在理论研究的基础上,设计基于风浪水槽的污染物模拟扩散实验,对比分析采用不同预测方法的污染物峰现时间、峰值浓度及相对误差.实验结果表明,不同的预测方法所求得的
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