买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!
申请/专利权人:上海大学
摘要:本发明涉及一种基于有效全局算法优化的污染物浓度空间分布的Kriging插值反演方法,包括基于已有污染空间点位数据,通过目标函数预测优化、EGO全局最优值搜索、EGO关键区域局部最优值搜索和Kriging插值反演等获得目标场地全局和关键区域污染物浓度分布极值点位;应用EGO算法获取的整体和关键区域空间污染物浓度极值点位数据,构建优化后的初始浓度分布数据集并利用Kriging模型刻画污染物浓度,实现目标场地空间污染物浓度精细刻画。本发明可更好地实现全局搜索和局部关键区域搜索的平衡,以解决污染物空间分布高度非均质性、采样关键区域信息部分缺失等问题,提升污染物空间分布精细刻画精度。
主权项:1.一种基于有效全局算法优化的污染物浓度空间分布的Kriging插值反演方法,其特征在于,包括以下步骤:S1.获得目标区域内各预设采样点的空间分布坐标和预设深度的污染物浓度实测值;S2.基于所述预设采样点的空间坐标x,y和对应污染物浓度实测值z,通过目标函数预测优化、EGO全局最优值搜索、EGO关键区域局部最优值搜索和Kriging插值反演,获得目标场地全局污染物浓度分布极值点位,并构建经过优化和插值处理后的污染物浓度数据集;S3.利用经过优化和插值处理后的污染物浓度数据集,实现目标区域空间污染物浓度精细刻画。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 上海大学 基于有效全局算法优化的污染物浓度空间分布的Kriging插值反演方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。