2021数学建模B题 空气质量二次模型

第三题:(解题思路)

分析题目已知数据包括了各监测点逐小时污染物浓度和气象一次预报数据 以及实测的污染物浓度和气象数据等;这里就是利用实测数据对预报数据进行误 差修正,既然是预测,那实测数据在未来肯定是无法得到的,所以思路就是通过 前期的预测数据和实测数据的差,找到相关的误差修正规律即可;因此在这里推 荐的模型是神经网络模型,具体是设置一个三层的网络机构,输入层数据是一次 预报的气象条件,而标准输出数据为真实污染物浓度与预测污染物浓度的差值, 这样就建立了预测气象条件与实际污染物浓度误差之间的关系;在这里推荐使用 基于遗传算法优化的神经网络模型,相对于传统的 人工神经网络而言,其精度将 会更高。得到上述网络关系后,若新得到一组一次预报气象数据结合相关的误差 变量进行二次修正即可。

本文主要介绍2019年高校数学建模竞赛的空气质量目。 一、目背景 随着城市化进程的不断加快,人们对城市环境的要求也越来越高,其中空气质量是人们关注的重点之一。但是随着经济的发展,交通工具和工业设施的增加,大量的废气和污染物排放也对空气质量造成了严重的影响。 二、目描述 本目要求建立数学模型,研究城市道路和工业区域的空气质量。具体要求如下: 1. 假设城市道路和工业区域是两个独立的区域,每个区域都有不同的废气和污染物排放源。 2. 城市道路的废气和污染物排放源包括汽车尾气、建筑工地的粉尘和化学药品等,工业区域的废气和污染物排放源包括工厂的废气和废水等。 3. 假设每个排放源的废气和污染物排放量是已知的,并且排放源的位置和高度也已知。 4. 假设空气是不可压缩的,空气的密度和粘度均为已知常数。 5. 假设城市道路和工业区域的地面是水平的,没有障碍物阻挡,空气流动是二维的。 6. 假设城市道路和工业区域的边界是不透水的,边界上的空气速度为0。 7. 假设空气的温度和湿度对空气流动没有影响。 8. 假设城市道路和工业区域的面积都是已知的。 9. 假设城市道路和工业区域的边界上的废气和污染物排放物浓度为0。 10. 假设城市道路和工业区域的废气和污染物排放源是稳定的,不会发生变化。 11. 假设空气中的废气和污染物排放物分子是均匀分布的,且在空气中的扩散是随机的。 12. 假设城市道路和工业区域的废气和污染物排放源是点源,即排放源的体积可以忽略不计。 13. 假设城市道路和工业区域的废气和污染物排放源是不可压缩的,即排放源所处的位置不会发生变化。 三、目要求 1. 建立数学模型,研究城市道路和工业区域的空气质量。 2. 计算城市道路和工业区域的废气和污染物排放源对空气质量的影响,分析不同排放源对空气质量的影响程度。 3. 对于城市道路和工业区域的废气和污染物排放源,提出相应的治理措施,减少排放物对空气质量的影响。 4. 提出有效的空气质量监测方法,对城市道路和工业区域的空气质量进行监测和评估。 四、参考资料 1. 《数学建模方法及其应用》(第三版),李寿全、陈其兵、李春玲,高等教育出版社,2015年。 2. 《数学建模基础及应用》(第二版),李瑞华、陈其兵、李春玲,清华大学出版社,2015年。 3. 《数学建模与仿真》(第二版),李有甫、李亮,高等教育出版社,2014年。 4. 《数学建模竞赛全国优秀论文选编》(2009-2013年),周晓华、李云峰、李春玲,高等教育出版社,2014年。
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