本文關鍵詞：基于無線傳感器網(wǎng)絡的核泄漏監(jiān)測及預測仿真研究

  更多相關文章： 核泄漏監(jiān)測預測 離散數(shù)據(jù)插值 等值線算法 遺傳算法 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡

【摘要】：隨著國家能源戰(zhàn)略的轉型,國家逐步由傳統(tǒng)的能源轉向清潔型能源,核能的利用已經(jīng)遍布全國多個省市地區(qū),核能有效地緩解了能源不足的危機,但同時也帶來了相當大的安全隱患。自核能進入人們的視野以來,已經(jīng)發(fā)生過多次核泄漏事件,最近的一次是2011年由于日本地震災害而導致的福島核安全事故,給當?shù)丨h(huán)境和附近海域帶來了嚴重的損害,也對人們的生命健康和財產(chǎn)安全帶來極大的威脅。因此,開發(fā)一套核泄漏的監(jiān)測及預測系統(tǒng)是至關重要的,一旦發(fā)生核泄漏事故,可以及時采取措施,以降低事故造成的危害。本課題根據(jù)實現(xiàn)核電站周圍核泄漏情況的監(jiān)測及預測的工作需要,提出并實現(xiàn)了一種借助無線傳感器網(wǎng)絡達到對核泄漏的監(jiān)測及預測的仿真研究。本文核泄漏監(jiān)測功能的實現(xiàn),以無線傳感器網(wǎng)絡收集到的離散數(shù)據(jù)點為研究對象,通過分析比較多種經(jīng)典的網(wǎng)格插值算法的優(yōu)缺點,采用矩形網(wǎng)格化的反距離加權插值算法,從而得到了規(guī)則分布的網(wǎng)格化數(shù)據(jù)。在深入分析等值線的生成原理和繪制過程的前提下,利用規(guī)則分布的網(wǎng)格數(shù)據(jù)來求得符合要求的等值線圖。本課題對核泄漏的預測仿真,在詳細了解遺傳算法和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理和各自的特點之后,設計了一個利用改進的遺傳算法來提高RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的整體性能的思路,并且建立了以核泄漏濃度的影響因子為輸入、核泄漏濃度為輸出的預測模型。本文設計實現(xiàn)的基于無線傳感器網(wǎng)絡的核泄漏監(jiān)測及預測仿真系統(tǒng),經(jīng)過歷史核泄漏數(shù)據(jù)的驗證,可以到達預想的效果。最后,本文的研究成果可以為環(huán)保部門提供可視化的核泄漏仿真模擬平臺,并為核泄漏事故應急決策提供理論依據(jù)。
【關鍵詞】：核泄漏監(jiān)測預測 離散數(shù)據(jù)插值 等值線算法 遺傳算法 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡
【學位授予單位】：沈陽理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP212.9;TN929.5;TL751
【目錄】：

• 摘要7-8
• Abstract8-13
• 第1章 緒論13-18
• 1.1 課題背景13-14
• 1.2 課題目的及意義14-15
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-16
• 1.4 本文組織結構16-18
• 第2章 離散點網(wǎng)格化及網(wǎng)格插值算法的相關研究18-29
• 2.1 數(shù)據(jù)來源18-19
• 2.2 離散點網(wǎng)格化19-21
• 2.2.1 三角網(wǎng)格法19-20
• 2.2.2 矩形網(wǎng)格法20-21
• 2.3 基于規(guī)則網(wǎng)格的插值算法21-26
• 2.3.1 反距離加權插值法21-22
• 2.3.2 克里金插值法22-24
• 2.3.3 樣條函數(shù)插值法24-25
• 2.3.4 自然鄰域插值法25-26
• 2.4 幾種插值算法的比較26-27
• 2.5 本章小結27-29
• 第3章 基于矩形網(wǎng)格的等值線的繪制29-38
• 3.1 等值線的生成原理與流程29-30
• 3.2 離散數(shù)據(jù)的矩形網(wǎng)格化插值30-31
• 3.3 等值點的計算31-32
• 3.4 等值點的追蹤32-35
• 3.4.1 等值線入單個網(wǎng)格的走向32-33
• 3.4.2 等值線從單個網(wǎng)格離開的走向33-34
• 3.4.3 網(wǎng)格點即為等值點的處理34-35
• 3.5 等值線的搜索35-36
• 3.6 等值線的優(yōu)化36-37
• 3.7 本章小結37-38
• 第4章 基于遺傳算法優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型38-59
• 4.1 遺傳算法的基本原理和方法38-44
• 4.1.1 遺傳算法的基本介紹38-39
• 4.1.2 編碼39-40
• 4.1.3 適應度函數(shù)40
• 4.1.4 選擇策略40-41
• 4.1.5 交叉41-42
• 4.1.6 變異42-43
• 4.1.7 遺傳算法的操作流程43-44
• 4.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理44-50
• 4.2.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的原理44-45
• 4.2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的網(wǎng)絡結構45-46
• 4.2.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的學習規(guī)則46-50
• 4.3 改進的基于遺傳算法優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡模型50-53
• 4.4 基于遺傳算法優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡核泄漏預測的基本思想53-54
• 4.5 核泄漏預測模型的整體設計54-55
• 4.6 與傳統(tǒng)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的比較55-58
• 4.7 本章小結58-59
• 第5章 核泄漏監(jiān)測及預測仿真系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)59-71
• 5.1 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境59-60
• 5.2 系統(tǒng)總體功能設計60-61
• 5.3 核泄漏監(jiān)測功能的實現(xiàn)61-64
• 5.3.1 加載離散數(shù)據(jù)61-62
• 5.3.2 離散點網(wǎng)格化插值62-63
• 5.3.3 等值線生成63-64
• 5.4 核泄漏預測功能的實現(xiàn)64-69
• 5.4.1 模型的建立64-68
• 5.4.2 預測仿真68-69
• 5.5 本章小結69-71
• 結論71-73
• 參考文獻73-79
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文79-80
• 致謝80-81

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本文編號：1015063