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龍圖騰網(wǎng)恭喜浙江工業(yè)大學申請的專利一種揚塵顆粒物飄移軌跡模型及其建模方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN114841066B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-05-30發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202210465886.1，技術領域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權一種揚塵顆粒物飄移軌跡模型及其建模方法是由楊良懷;黃玉霖;王靜雷設計研發(fā)完成，并于2022-04-29向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種揚塵顆粒物飄移軌跡模型及其建模方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種揚塵顆粒物飄移軌跡模型及其建模方法，包括如下步驟：1數(shù)據(jù)預處理階段：預處理數(shù)據(jù)；2模型預訓練階段：根據(jù)站點設備的地理位置劃分網(wǎng)格；3模型預訓練階段：通過模擬數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)物理方法進行模型預訓練；4遷移學習微調階段：使用訓練好的模型預測真實的揚塵顆粒物飄移軌跡。本發(fā)明引入物理場的概念，用編解碼器結構的網(wǎng)絡替換速度場的計算，同時優(yōu)化了對流項，擴散項，體積力項的計算。實驗表明，本發(fā)明提出的揚塵軌跡預測模型在計算速度和計算穩(wěn)定性較傳統(tǒng)方法有較大提升，且較神經(jīng)網(wǎng)絡方法有更好的通用性和可解釋性。

本發(fā)明授權一種揚塵顆粒物飄移軌跡模型及其建模方法在權利要求書中公布了：1.一種揚塵顆粒物飄移軌跡模型的建模方法，其特征在于，包括如下步驟：1數(shù)據(jù)預處理階段：預處理數(shù)據(jù)；所述數(shù)據(jù)預處理階段包括如下步驟：1.1數(shù)據(jù)查重階段：通過連表查詢，篩除站點設備重復上傳的揚塵數(shù)據(jù)；1.2風速處理階段：根據(jù)揚塵數(shù)據(jù)中的風速和風向參數(shù)，計算風速的橫向分量和縱向分量，具體執(zhí)行步驟如下：1.2.1根據(jù)風向計算其與大地平面坐標軸夾角θ；1.2.2計算風速V：u＝Vcosθ，v＝Vsinθ；其中u表示橫向分量,v表示縱向分量；1.3地理坐標高斯投影階段：通過高斯投影計算把站點經(jīng)緯度坐標L，B坐標轉化為高斯坐標x，y，其中L為大地經(jīng)度、B為大地緯度；具體執(zhí)行步驟如下：1.3.1根據(jù)經(jīng)緯度計算中央子午經(jīng)度、帶號以及經(jīng)度差，模型選用3°帶中央子午線，步驟如下：1.3.1.1計算3°帶帶號n3：n3＝intL3+0.5；1.3.1.2計算3°帶帶號n3的中央子午線L0：L0＝3n3；1.3.1.3計算經(jīng)度差l：l＝L-L0；1.3.2根據(jù)橢球的選擇計算子午弧長X；模型選取克拉索夫斯基橢球進行計算：X＝111134.861B-16036.480sin2B+16.828sin4B-0.022sin6B；1.3.3計算高斯坐標正算公式中各個參數(shù)的值，其中，B為大地緯度，t為大地維度正切值，e為橢圓偏心率，N為卯西圈曲率半徑，a為橢球長半徑參數(shù)： 1.3.4利用高斯坐標正算公式求解高斯坐標系下的坐標x，y：x＝X+NsinBcosBl2+NsinBcos3B5-t2-9e2cos2Bl4y＝NcosBl+Ncos3B1-t2+e2cos2Bl3+Ncos5B5-18t2+t4l5；2網(wǎng)絡處理階段：根據(jù)站點設備的地理位置劃分網(wǎng)格；所述網(wǎng)格處理階段包括如下步驟：2.1聚類分析階段：在劃分網(wǎng)格前根據(jù)站點設備的理位置進行DBScan聚類分析，得到高斯坐標下站點設備聚類簇；2.2網(wǎng)格劃分階段：步驟2.1階段得到效果較好的聚類簇后，根據(jù)聚類簇內(nèi)站點設備的地理位置劃分均勻正方形網(wǎng)格；2.3數(shù)據(jù)插值階段：根據(jù)設備站點間距離和揚塵數(shù)據(jù)值進行線性插值，最終將揚塵數(shù)據(jù)以速度場、濃度場、溫度場、壓強場、濕度場的形式保存在網(wǎng)格內(nèi)；3模型預訓練階段：通過模擬數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)物理方法進行模型預訓練；所述模型預訓練階段包括如下步驟：3.1模擬數(shù)據(jù)階段：在劃分好的網(wǎng)格中模擬生成T0時刻的揚塵模擬數(shù)據(jù)，其中包括揚塵的速度場、濃度場、溫度場、壓強場和濕度場；3.2傳統(tǒng)物理方法的前向計算階段：在模擬數(shù)據(jù)的基礎上，根據(jù)傳統(tǒng)物理方法，即依據(jù)N-S納維-斯托克斯方程更新體積力項f、對流項和擴散項的計算并進行前向預測，得到后續(xù)時間節(jié)點T1，T2，T3，…，Tn，Tn+1的揚塵物理場數(shù)據(jù)集具體執(zhí)行步驟如下：3.2.1體積力項f計算：f＝ρg，其中g為重力加速度，ρ為流體密度；3.2.2對流項計算：給定一個網(wǎng)格點位置為x,y，該點的物理量場值為網(wǎng)格點上粒子對應的速度場橫向分量為u，縱向分量為v,求解1個時間步長Δt后網(wǎng)格點物理量場值相關步驟為：3.2.2.1后向追蹤1個時間步長得到粒子的網(wǎng)格位置x-uΔt，y-vΔt；3.2.2.2根據(jù)物理場網(wǎng)格構建Catmull-Rom樣條插值函數(shù)計算得到粒子物理量場的變化均值3.2.2.3最終的計算公式為：3.2.3擴散項計算：該步驟主要目的是求解流體的粘度項其中av為粒子在流體粘性力作用下的加速度,μ為流體的粘度系數(shù)；假設第n+1時刻，網(wǎng)格坐標x,y處物理量已知，現(xiàn)需要求解第n時刻的物理量其具體計算步驟為：3.2.3.1建立后向歐拉方程其中Δt為時間步長；3.2.3.2采用中心差分法計算拉普拉斯算子： 其中為網(wǎng)格四周的物理量，Δx為網(wǎng)格寬度，Δy為網(wǎng)格高度；3.2.3.3令將常數(shù)項提出得到： 3.2.3.4將其轉化矩陣形式，并采用共軛梯度法求解大規(guī)模正定稀疏矩陣： 3.3生成數(shù)據(jù)集階段：根據(jù)體積力項，對流項，擴散項更新計算得到后續(xù)時間節(jié)點T1，T2，…，Tn，Tn+1時刻的揚塵物理場數(shù)據(jù)進而由數(shù)據(jù)集進行預訓練；3.4預訓練階段：將步驟3.3中通過傳統(tǒng)物理方法計算得到的T1，T2，T3，…，Tn，Tn+1時間節(jié)點的揚塵物理信息作為數(shù)據(jù)集進行神經(jīng)網(wǎng)絡模型U預訓練：3.4.1模型選取：選取U-Net作為訓練網(wǎng)絡；3.4.2訓練細節(jié)：輸入通道大小為32×32×6×2，其中32×32為網(wǎng)格大小，6×2代表6個物理場數(shù)據(jù)2個相鄰的時間場，6個物理場數(shù)據(jù)分別為速度場橫向分量，速度場縱向分量，濃度場，溫度場，壓強場，濕度場；輸出通道為32×32×3×1，其中32×32為網(wǎng)格大小，3×1代表預測生成的3個物理場和1個時間場，3個物理場分別為速度場橫向分量，速度場縱向分量和濃度場；4遷移學習微調階段：使用訓練好的模型預測真實的揚塵顆粒物飄移軌跡；所述遷移學習微調階段包括如下步驟：4.1模型遷移階段：保留步驟3.4中完成預訓練的U-Net模型中的所有參數(shù)，將其作為真實數(shù)據(jù)集的訓練模型；4.2數(shù)據(jù)訓練階段：輸入通道大小為32×32×4×2，其中32×32為網(wǎng)格大小，4×2代表4個真實物理場數(shù)據(jù)和2個相鄰的時間場，4個真實物理場數(shù)據(jù)分別為濃度場，溫度場，壓強場，濕度場；輸出通道為32×32×3×1，其中32×32為網(wǎng)格大小，3×1代表預測生成的3個物理場和1個時間場，3個物理場分別為速度場橫向分量，速度場縱向分量和濃度場；4.3模型微調階段：調整參數(shù)epoch的值為240，訓練批次參數(shù)batchsize的值設定為8，設定L2為損失函數(shù)，并最終得到預測結果；其中，損失函數(shù)L2采用最小化平方誤差LSE函數(shù)，使用LSE的目的是最小化真實值yi和訓練結果fxi之間差值的平方和DL2，其函數(shù)公式為

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