林火蔓延的动态数据驱动仿真理论及方法的研究
发布时间：2021-10-15 21:30
计算模型、测量系统和信息技术是当今时代人们用于分析和预测复杂系统特片及行为的主要手段。然而大多数用于预测系统状态及特征的模型在系统运行时都是依据静态数据输入实现的。这种测量方法及模拟预测是连续及静态执行的,不能反应系统的动态变化。由于没有将系统发展的实时状态数据输入模拟系统中,因此无法捕捉到系统状态及性质变化,导致模拟精度不高。基于动态数据驱动的应用仿真系统将仿真过程与实际系统有机地结合起来,为复杂系统的预测模拟提供更为准确的分析、预测与控制方法,进而得到更为准确的模拟结果,从而为科学决策提供行之有效的决策依据。当前动态数据驱动模拟已经成为了系统仿真模拟的热点。本文以动态数据驱动应用系统的基本思想为基础,以森林火灾蔓延为对象,研究了动态数据驱动应用系统的理论及实现方法。森林火灾严重破坏生态系统及人类的生命财产安全,因此研究林火蔓延机理,对林火蔓延发展进行准确地预测和模拟,可以有效地制定扑火决策,控制火场的持续蔓延。然而作为一种复杂系统,准确地预测林火蔓延依赖于很多因素,包括地理信息数据,可燃物数据、气象条件、高效准确的林火蔓延模型等。但由于林火蔓延的动态性和复杂性,很难准确地获得这些数...
【文章来源】：东北林业大学黑龙江省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：114 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 课题背景
1.1.1 问题的提出
1.1.2 森林火灾的危害及特点
1.1.3 动态数据驱动应用系统的背景及结构
1.2 国内外相关研究现状及发展趋势
1.2.1 国外DDDAS的发展研究现状
1.2.2 DDDAS在国内的发展研究现状
1.2.3 林火蔓延模拟的发展现状
1.3 论文的研究内容
1.3.1 论文的研究内容
1.3.2 重点解决的问题
1.4 研究方法
1.5 项目支持及论文的组织
1.5.1 项目支持
1.5.2 论文的组织
2 动态数据驱动应用系统研究
2.1 系统仿真及数据驱动系统仿真
2.1.1 系统仿真研究的内容及存在的问题
2.1.2 数据驱动的建模与仿真
2.2 动态数据驱动应用系统仿真的概念
2.2.1 动态数据驱动应用系统的基本概念
2.2.2 动态数据驱动应用系统的基本工作原理
2.2.3 动态数据驱动应用系统的分类
2.3 动态数据驱动仿真系统的技术框架
2.3.1 应用系统模型组件
2.3.2 数据同化的内容
2.3.3 系统测量
2.3.4 软件系统
2.4 面向林火蔓延的动态数据驱动应用系统架构
2.5 本章小结
3 林火蔓延模拟的应用系统模型的建立
3.1 当前主要林火蔓延模型分析
3.1.1 林火蔓延机理
3.1.2 林火蔓延模型
3.1.3 林火蔓延模型动态库的建立
3.2 模拟数据的获取与管理
3.2.1 静态数据的获取及管理
3.2.2 动态数据的获取及管理
3.3 基于离散事件系统的火场模型
3.3.1 离散事件系统的概念
3.3.2 DEVS的公式化表达
3.3.3 离散事件的林火蔓延模型
3.4 本章小结
4 动态数据驱动应用系统测量模型的研建
4.1 温度测量模型
4.2 火场温度具体计算
4.2.1 传感器采集温度计算原理
4.2.2 测量模型应用实例
4.3 传感器的部署策略
4.4 本章小结
5 动态数据驱动应用系统中的数据同化方法的研究
5.1 数据同化方法的概述
5.1.1 数据同化方法的概念及应用发展
5.1.2 数据同化的算法
5.2 序贯蒙特卡洛算法
5.3 DEVS-FIRE模拟的数据同化算法
5.3.1 DEVS-FIRE的状态空间模型
5.3.2 DEVS-FIRE的SMC数据同化算法的实现
5.4 算法的软件实现
5.5 本章小结
6 系统模拟实现与分析
6.1 实验方法设计
6.1.1 设计方法
6.1.2 实验的计算环境
6.1.3 风参数设定
6.1.4 传感器策略设计
6.2 实验结果
6.2.1 风速实验结果
6.2.2 风向实验结果
6.2.3 传感器的部署策略
6.3 实验分析
6.3.1 SMC算法中样本粒子的退化及贫化
6.3.2 SMC的收敛性
6.3.3 离散事件火场蔓延模拟的SMC算法分析
6.4 本章小结
结论
参考文献
攻读学位期间发表的学术论文
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于DEVS的防空作战模型可重用性研究[J]. 胡睿,张国春,柳少军. 系统仿真学报. 2011(S1)
[2]支持钢铁企业产能时序预测的数据同化方法[J]. 薄洪光,张书冉,刘晓冰,张楠,刘健. 计算机集成制造系统. 2011(06)
[3]基于Cressman客观分析的南海北部海区数据同化实验[J]. 陈飞,施平,杜岩,王东晓. 热带海洋学报. 2010(04)
[4]利用元胞自动机和遗传算法的Voronoi图生成[J]. 王海军,邓羽,张文婷,贺三维. 武汉大学学报(信息科学版). 2010(07)
[5]动态数据驱动的森林火灾仿真框架及其实现(英文)[J]. 燕雪峰,胡小林,古锋,郭松. Transactions of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics. 2010(02)
[6]基于数据驱动方法的控制器设计及其参数整定[J]. 王卫红,侯忠生,霍海波,金尚泰. 系统科学与数学. 2010(06)
[7]林火蔓延模型模拟空间精度评价研究[J]. 周宇飞,刘鹏举,唐小明. 北京林业大学学报. 2010(02)
[8]森林火灾中的树冠火研究[J]. 赵凤君,王明玉,舒立福. 世界林业研究. 2010(01)
[9]全球变暖背景下的森林火灾防控策略探讨[J]. 李剑泉,刘世荣,李智勇,易浩若. 现代农业科技. 2009(20)
[10]动态数据驱动的LS-SVM多模型预测主动容错控制[J]. 李炜,王凤达,乔平原. 甘肃科学学报. 2009(03)
博士论文
[1]粒子滤波改进算法研究与应用[D]. 蒋蔚.哈尔滨工业大学 2010
[2]动态数据驱动林火蔓延自适应模拟技术研究[D]. 周宇飞.中国林业科学研究院 2010
[3]动态数据驱动的林火蔓延模拟系统关键技术研究[D]. 杨广斌.中国林业科学研究院 2008
[4]陆面数据同化方法的研究[D]. 李昊睿.兰州大学 2007
[5]海洋流场数据同化方法与应用的研究[D]. 马寨璞.浙江大学 2002
本文编号：3438654
【文章来源】：东北林业大学黑龙江省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：114 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 课题背景
1.1.1 问题的提出
1.1.2 森林火灾的危害及特点
1.1.3 动态数据驱动应用系统的背景及结构
1.2 国内外相关研究现状及发展趋势
1.2.1 国外DDDAS的发展研究现状
1.2.2 DDDAS在国内的发展研究现状
1.2.3 林火蔓延模拟的发展现状
1.3 论文的研究内容
1.3.1 论文的研究内容
1.3.2 重点解决的问题
1.4 研究方法
1.5 项目支持及论文的组织
1.5.1 项目支持
1.5.2 论文的组织
2 动态数据驱动应用系统研究
2.1 系统仿真及数据驱动系统仿真
2.1.1 系统仿真研究的内容及存在的问题
2.1.2 数据驱动的建模与仿真
2.2 动态数据驱动应用系统仿真的概念
2.2.1 动态数据驱动应用系统的基本概念
2.2.2 动态数据驱动应用系统的基本工作原理
2.2.3 动态数据驱动应用系统的分类
2.3 动态数据驱动仿真系统的技术框架
2.3.1 应用系统模型组件
2.3.2 数据同化的内容
2.3.3 系统测量
2.3.4 软件系统
2.4 面向林火蔓延的动态数据驱动应用系统架构
2.5 本章小结
3 林火蔓延模拟的应用系统模型的建立
3.1 当前主要林火蔓延模型分析
3.1.1 林火蔓延机理
3.1.2 林火蔓延模型
3.1.3 林火蔓延模型动态库的建立
3.2 模拟数据的获取与管理
3.2.1 静态数据的获取及管理
3.2.2 动态数据的获取及管理
3.3 基于离散事件系统的火场模型
3.3.1 离散事件系统的概念
3.3.2 DEVS的公式化表达
3.3.3 离散事件的林火蔓延模型
3.4 本章小结
4 动态数据驱动应用系统测量模型的研建
4.1 温度测量模型
4.2 火场温度具体计算
4.2.1 传感器采集温度计算原理
4.2.2 测量模型应用实例
4.3 传感器的部署策略
4.4 本章小结
5 动态数据驱动应用系统中的数据同化方法的研究
5.1 数据同化方法的概述
5.1.1 数据同化方法的概念及应用发展
5.1.2 数据同化的算法
5.2 序贯蒙特卡洛算法
5.3 DEVS-FIRE模拟的数据同化算法
5.3.1 DEVS-FIRE的状态空间模型
5.3.2 DEVS-FIRE的SMC数据同化算法的实现
5.4 算法的软件实现
5.5 本章小结
6 系统模拟实现与分析
6.1 实验方法设计
6.1.1 设计方法
6.1.2 实验的计算环境
6.1.3 风参数设定
6.1.4 传感器策略设计
6.2 实验结果
6.2.1 风速实验结果
6.2.2 风向实验结果
6.2.3 传感器的部署策略
6.3 实验分析
6.3.1 SMC算法中样本粒子的退化及贫化
6.3.2 SMC的收敛性
6.3.3 离散事件火场蔓延模拟的SMC算法分析
6.4 本章小结
结论
参考文献
攻读学位期间发表的学术论文
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于DEVS的防空作战模型可重用性研究[J]. 胡睿,张国春,柳少军. 系统仿真学报. 2011(S1)
[2]支持钢铁企业产能时序预测的数据同化方法[J]. 薄洪光,张书冉,刘晓冰,张楠,刘健. 计算机集成制造系统. 2011(06)
[3]基于Cressman客观分析的南海北部海区数据同化实验[J]. 陈飞,施平,杜岩,王东晓. 热带海洋学报. 2010(04)
[4]利用元胞自动机和遗传算法的Voronoi图生成[J]. 王海军,邓羽,张文婷,贺三维. 武汉大学学报(信息科学版). 2010(07)
[5]动态数据驱动的森林火灾仿真框架及其实现(英文)[J]. 燕雪峰,胡小林,古锋,郭松. Transactions of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics. 2010(02)
[6]基于数据驱动方法的控制器设计及其参数整定[J]. 王卫红,侯忠生,霍海波,金尚泰. 系统科学与数学. 2010(06)
[7]林火蔓延模型模拟空间精度评价研究[J]. 周宇飞,刘鹏举,唐小明. 北京林业大学学报. 2010(02)
[8]森林火灾中的树冠火研究[J]. 赵凤君,王明玉,舒立福. 世界林业研究. 2010(01)
[9]全球变暖背景下的森林火灾防控策略探讨[J]. 李剑泉,刘世荣,李智勇,易浩若. 现代农业科技. 2009(20)
[10]动态数据驱动的LS-SVM多模型预测主动容错控制[J]. 李炜,王凤达,乔平原. 甘肃科学学报. 2009(03)
博士论文
[1]粒子滤波改进算法研究与应用[D]. 蒋蔚.哈尔滨工业大学 2010
[2]动态数据驱动林火蔓延自适应模拟技术研究[D]. 周宇飞.中国林业科学研究院 2010
[3]动态数据驱动的林火蔓延模拟系统关键技术研究[D]. 杨广斌.中国林业科学研究院 2008
[4]陆面数据同化方法的研究[D]. 李昊睿.兰州大学 2007
[5]海洋流场数据同化方法与应用的研究[D]. 马寨璞.浙江大学 2002
本文编号：3438654
本文链接：https://www.wllwen.com/projectlw/xtxlw/3438654.html
