【摘 要】
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在场地信息不确定性的前提下基于卡尔曼滤波技术和模糊集合理论提出一种地下水污染羽识别的方法.利用卡尔曼滤波技术通过连续作用采样点更新综合污染羽与误差协方差矩阵,并结
【基金项目】
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国家自然科学基金(41002078,41001217);中央高校基本科研业务费专项资金
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在场地信息不确定性的前提下基于卡尔曼滤波技术和模糊集合理论提出一种地下水污染羽识别的方法.利用卡尔曼滤波技术通过连续作用采样点更新综合污染羽与误差协方差矩阵,并结合误差协方差矩阵和不确定度的关系进行新采样点的选取;引入模糊集理论进行污染羽的模糊对比,以确定污染源的权重.算例研究表明,该方法是一种有效的污染羽识别算法,能够以尽可能少的采样点确定污染源的位置,并较为准确地达到识别污染羽的目的.
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