作者:郭少冬,杨锐,翁文国 单位:清华大学 出版:《清华大学学报(自然科学版)》2009年第05期 页数:6页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFQHXB2009050040 DOC编号:DOCQHXB2009050049 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于MCMC方法的城区有毒气体扩散源反演》PDF+DOC2009年第05期 郭少冬,杨锐,翁文国 《有毒气体扩散源参数估计方法综述》PDF+DOC2011年第10期 邵昀明,朱鹰,黄德先,谭志强 《有毒气体监测分析方法的应用与研究》PDF+DOC2015年第06期 吴枰 《基于证据理论和混淆矩阵的传感器可靠性评估》PDF+DOC2015年第06期 宋亚飞,王晓丹,雷蕾,邢雅琼 《基于FFT的传感器测量不确定度的评估方法研究》PDF+DOC2015年第07期 荆学东,赵化甜,石钢 《互联网+空气质量检测仪设计》PDF+DOC2018年第04期 曹志旭,李红,金石,刘春雨 《便携式氧化锆氧分析计FCX-P》PDF+DOC1991年第06期 晏素平 《用酞菁薄膜制造的高灵敏度NO_2传感器》PDF+DOC1986年第03期 夏建弘 《多传感器目标识别的优化融合》PDF+DOC2005年第01期 杨莘元,蒲书缙,马惠珠 《基于整合概率数据关联的最优传感器序列研究》PDF+DOC2011年第08期 王洋,敬忠良,胡士强,吴静静
  • 城区中有毒气体突发性泄漏时,需要快速对泄漏源进行定位和识别,以便科学预测气体的蔓延及其影响范围。利用基于Bayes推断理论的MCMC(Markov chain Monte Carlo)抽样方法,根据城市中分布的传感器测量信息和气体扩散数值计算模型,构造似然函数,对泄漏源的位置、强度进行反演。计算了这些参数和空间各点浓度的相关统计量,表明反演结果与泄漏源的真实参数十分吻合。此外,还讨论了传感器测量误差的概率分布对结果的影响。结果表明,误差概率会显著影响计算效果,概率分布越平坦,泄漏源反演信息的不确定度越大。

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