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鲁安·雷泽德·法里亚;惠灵顿Betencurte da Silva;朱利奥·塞萨尔·桑帕约·杜特拉;何塞·米尔·贾斯汀诺·达科斯塔

基于粒子滤波的数据同化技术，用于评估小型河流中污染物的迁移。 （英语） Zbl 1463.62244号

计算。申请。数学。 39，第3号，第243号论文，第19页（2020年）.
摘要：污染物排入水资源对人类健康和环境造成了许多不良影响。在这种情况下，元神经方法，如模拟退火算法，只允许离线估计污染物的浓度和扩散系数。然而，在线数据同化对于实时决策支持非常重要。在这方面，本文重点介绍了所谓的粒子滤波器作为在线观测器的使用。我们的研究是通过采样重要性重新采样（SIR）和Liu和West（LW）算法进行的，使用了巴西一条小河的示踪实验观测。这种方法能够令人满意地跟踪污染物浓度、纵向扩散系数、流速、释放的污染物负荷以及距污染源的距离。通过LW滤波器可以进一步增强结果，这减少了样本的贫化以及由于使用平滑核而导致的计算时间。

MSC公司：

62升12 序贯估计
62-08 统计问题的计算方法
62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用
65个M12 含偏微分方程初值和初边值问题数值方法的稳定性和收敛性

关键词：

污染物扩散;反问题;颗粒过滤器;核平滑
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\文本{R.Rezende-Faria}等人，计算。申请。数学。39，第3号，第243号论文，19页（2020年；Zbl 1463.62244）
全文： 内政部

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