35、细胞自动机模拟与图最短路径算法研究

细胞自动机模拟与图最短路径算法研究

在科学研究和工程应用中,模拟复杂的物理过程和解决图论中的路径问题是两个重要的领域。本文将介绍细胞自动机模拟累积射流形成的相关研究,以及一种用于动态更新有向加权图单汇点最短路径子图的关联版本算法。

细胞自动机模拟累积射流形成

在模拟累积粉末 - 气体射流的研究中,提出了新的细胞自动机 FHP - GWC 模型。该模型通过对粒子密度和速度的平均计算来模拟射流过程。

  • 粒子平均密度计算
    粒子的平均密度 $\rho_{\mathrm{M}}$ 在邻域 $Av(c_0)$ 内按以下公式计算:
    [
    \rho_{\mathrm{M}}=\frac{\sum_{i\in Av(c_0)}\rho_{i}}{\sum_{i\in Av(c_0)}1}
    ]
    平均速度 $u_r$ 是流的模型速度,钨($W$)、碳($C$)和碳化物($WC$)粒子的平均密度是这些物质的模型密度,气体粒子的平均密度 $G$ 是模型压力。需要注意的是,只有当平均邻域 $Av(c)$ 仅由常规单元 $c_c\in\mathrm{K} c$ 组成时,模型速度、模型密度和模型压力的平均值才与它们的物理对应值匹配。否则,$u_r$ 和 $\rho {\mathrm{M}}$ 的值被认为是不确定的,并且对于距离壁 $c_w\in\mathrm{K} w$ 和源 $c_s\in\mathrm{K}_s$ 比平均半径 $r$ 更近的单元,不能计算 $u_r$ 和 $\rho {\mathrm{M}}$ 的值。

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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