[发明专利]一种基于马尔科夫链的非稳态流场下污染源逆向识别算法

权利要求书

1.一种基于马尔科夫链的非稳态流场下污染源逆向识别方法，其特征在于，包含以下步骤：

(1).根据污染物释放位置的可能性，建立集合S，S为多区建筑中污染源可能存在的释放位置；

(2).计算多区建筑内的非稳态流场，得到持续时间间隔建筑内污染物的转移概率矩阵

(3).根据某个潜在污染源和监测点的位置，通过公式其中monitor指取矩阵中对应监测点位置的值，为t_n之后在监测点处的浓度响应，为潜在污染源的源矩阵，得到非稳态流场下监测点对应污染源的响应矩阵

(4).通过响应矩阵构成线性系统其中为监测点的浓度响应矩阵，为逐时释放率，利用正则化方法，求解线性方程得到

(5).针对集合S中不同的污染物释放位置，重复步骤(3)、(4)，得到对应的逐时释放率

(6).为集合S中各污染源位置信息分配先验概率P(S_k)；

(7).通过污染物的转移概率矩阵计算污染源位于S_k时，在监测点M检测到污染物浓度值的可能性，即似然函数L(M|S_k)的值，其中C_M表示监测点M的污染物浓度实测值，表示污染源S_k在对应步骤(5)求得的逐时释放率下，在监测点的浓度预测值，σ为标准差；

(8).通过贝叶斯准则计算在监测点M检测到其浓度值时，污染源位置为S_k的后验概率P(S_k|M)，后验概率最大的值为所求的污染源位置，同时通过步骤(5)求得的为所求的污染物逐时释放率。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(6)中，先验概率P(S_k)可以指定污染源在不同区域内的概率相等。