基于无线传感器网络的核泄漏监测及预测仿真研究

发布时间：2017-10-11 22:18

  本文关键词：基于无线传感器网络的核泄漏监测及预测仿真研究

  更多相关文章： 核泄漏监测预测 离散数据插值 等值线算法 遗传算法 RBF神经网络

【摘要】：随着国家能源战略的转型,国家逐步由传统的能源转向清洁型能源,核能的利用已经遍布全国多个省市地区,核能有效地缓解了能源不足的危机,但同时也带来了相当大的安全隐患。自核能进入人们的视野以来,已经发生过多次核泄漏事件,最近的一次是2011年由于日本地震灾害而导致的福岛核安全事故,给当地环境和附近海域带来了严重的损害,也对人们的生命健康和财产安全带来极大的威胁。因此,开发一套核泄漏的监测及预测系统是至关重要的,一旦发生核泄漏事故,可以及时采取措施,以降低事故造成的危害。本课题根据实现核电站周围核泄漏情况的监测及预测的工作需要,提出并实现了一种借助无线传感器网络达到对核泄漏的监测及预测的仿真研究。本文核泄漏监测功能的实现,以无线传感器网络收集到的离散数据点为研究对象,通过分析比较多种经典的网格插值算法的优缺点,采用矩形网格化的反距离加权插值算法,从而得到了规则分布的网格化数据。在深入分析等值线的生成原理和绘制过程的前提下,利用规则分布的网格数据来求得符合要求的等值线图。本课题对核泄漏的预测仿真,在详细了解遗传算法和RBF神经网络的基本原理和各自的特点之后,设计了一个利用改进的遗传算法来提高RBF神经网络的整体性能的思路,并且建立了以核泄漏浓度的影响因子为输入、核泄漏浓度为输出的预测模型。本文设计实现的基于无线传感器网络的核泄漏监测及预测仿真系统,经过历史核泄漏数据的验证,可以到达预想的效果。最后,本文的研究成果可以为环保部门提供可视化的核泄漏仿真模拟平台,并为核泄漏事故应急决策提供理论依据。
【关键词】：核泄漏监测预测 离散数据插值 等值线算法 遗传算法 RBF神经网络
【学位授予单位】：沈阳理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP212.9;TN929.5;TL751
【目录】：

• 摘要7-8
• Abstract8-13
• 第1章 绪论13-18
• 1.1 课题背景13-14
• 1.2 课题目的及意义14-15
• 1.3 国内外研究现状15-16
• 1.4 本文组织结构16-18
• 第2章 离散点网格化及网格插值算法的相关研究18-29
• 2.1 数据来源18-19
• 2.2 离散点网格化19-21
• 2.2.1 三角网格法19-20
• 2.2.2 矩形网格法20-21
• 2.3 基于规则网格的插值算法21-26
• 2.3.1 反距离加权插值法21-22
• 2.3.2 克里金插值法22-24
• 2.3.3 样条函数插值法24-25
• 2.3.4 自然邻域插值法25-26
• 2.4 几种插值算法的比较26-27
• 2.5 本章小结27-29
• 第3章 基于矩形网格的等值线的绘制29-38
• 3.1 等值线的生成原理与流程29-30
• 3.2 离散数据的矩形网格化插值30-31
• 3.3 等值点的计算31-32
• 3.4 等值点的追踪32-35
• 3.4.1 等值线入单个网格的走向32-33
• 3.4.2 等值线从单个网格离开的走向33-34
• 3.4.3 网格点即为等值点的处理34-35
• 3.5 等值线的搜索35-36
• 3.6 等值线的优化36-37
• 3.7 本章小结37-38
• 第4章 基于遗传算法优化的RBF神经网络预测模型38-59
• 4.1 遗传算法的基本原理和方法38-44
• 4.1.1 遗传算法的基本介绍38-39
• 4.1.2 编码39-40
• 4.1.3 适应度函数40
• 4.1.4 选择策略40-41
• 4.1.5 交叉41-42
• 4.1.6 变异42-43
• 4.1.7 遗传算法的操作流程43-44
• 4.2 RBF神经网络的基本原理44-50
• 4.2.1 RBF神经网络的原理44-45
• 4.2.2 RBF神经网络的网络结构45-46
• 4.2.3 RBF神经网络的学习规则46-50
• 4.3 改进的基于遗传算法优化的RBF神经网络模型50-53
• 4.4 基于遗传算法优化的RBF神经网络核泄漏预测的基本思想53-54
• 4.5 核泄漏预测模型的整体设计54-55
• 4.6 与传统的RBF神经网络的比较55-58
• 4.7 本章小结58-59
• 第5章 核泄漏监测及预测仿真系统的设计与实现59-71
• 5.1 系统开发环境59-60
• 5.2 系统总体功能设计60-61
• 5.3 核泄漏监测功能的实现61-64
• 5.3.1 加载离散数据61-62
• 5.3.2 离散点网格化插值62-63
• 5.3.3 等值线生成63-64
• 5.4 核泄漏预测功能的实现64-69
• 5.4.1 模型的建立64-68
• 5.4.2 预测仿真68-69
• 5.5 本章小结69-71
• 结论71-73
• 参考文献73-79
• 攻读硕士学位期间发表的论文79-80
• 致谢80-81

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本文编号：1015063