《基于伴随方程和MCMC方法的室内污染源反演模型研究》PDF+DOC

研究了室内污染物扩散后的源反演方法.通过数值求解浓度场的伴随方程，并结合传感器测量信息，构造似然函数；利用基于贝叶斯推断理论的MarkovChainMonte Carlo(MCMC)抽样方法，对污染源的位置、强度的后验概率进行计算，反演结果与污染源的真实参数吻合.该方法与传统的室内污染物反演方法相比，极大地降低了计算量.此外，还讨论了传感器性能对结果的影响，研究表明传感器误差概率分布越平坦，污染源反演信息的不确定度越大；而过低的测量灵敏度，则会导致反演结果呈现多个局部极值点的特性。

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