一种基于贝叶斯模型的长寿命卤代烃排放反演方法

AITNT
正文
推荐专利
一种基于贝叶斯模型的长寿命卤代烃排放反演方法
申请号:CN202510485056
申请日期:2025-04-17
公开号:CN120690327A
公开日期:2025-09-23
类型:发明专利
摘要
本发明涉及排放反演技术领域,公开了一种基于贝叶斯模型的长寿命卤代烃排放反演方法,以长寿命卤代烃站点浓度数据作为输入数据,采用不同参数的贝叶斯模型进行反演,得到贝叶斯模型对应的反演的后验排放通量,量化评估后验排放通量与长寿命卤代烃排放清单数据之间的误差,根据误差调整贝叶斯模型的参数,从中选取误差最低的贝叶斯模型的参数作为优化参数;对长寿命卤代烃排放进行监测,将得到的大气监测数据作为输入数据,采用应用优化参数的贝叶斯模型进行反演,反演得到后验排放通量。本发明通过设置敏感性实验评估关键反演参数影响,定量评估反演参数对排放反演结果的影响,优化反演算法,提出量化评估关键参数对反演结果影响的新方法。
技术关键词
贝叶斯模型 长寿命 反演方法 模拟模型 数据 灵敏度矩阵 大气扩散模型 误差 构建代价函数 站点 网格 气象 预定义阈值 反演技术 正则化参数 反演算法 粒子 自由基 机制
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于混合偏态分布的多模态行人轨迹预测方法及系统
行人轨迹预测方法 概率密度函数 训练预测模型 编码器 历史轨迹数据
2
一种数据采集机器人
数据采集机器人 直线驱动组件 煤仓 设备主体 控制中心
3
玉米茎秆力学性能检测方法及装置
力学性能检测方法 玉米 非线性特征 应力 初始弹性模量
4
一种基于人工智能的RPA数据处理方法及系统
数据处理方法 长短期记忆神经网络 界面 构建数据结构 元素
5
基于脑电信号和残差网络的阿尔兹海默症智能诊断系统
原始脑电信号 智能诊断系统 深度学习模型 残差网络 图片
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号