[发明专利]一种污染源定位方法

权利要求书

1.一种污染源定位方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤A.在待测水域上设置多个传感器节点，中央处理器通过GPS获取各个传感器节点的采集信号，所述采集信号包括传感器节点的位置坐标以及传感器节点所检测到的污染物浓度；

步骤B.建立用于分析污染物浓度的通用模型；

步骤C.设定神经网络模型，所述神经网络模型是ELM(极限学习机)神经网络模型，初始化神经网络模型的输入神经元数目、输入权重、偏差、隐层节点数目、激活函数、输出神经元数目以及输出权重；

步骤D.在t＝t₀时刻，采集各个传感器节点所检测到的污染物浓度，基于步骤B中的通用模型，计算t₁至t_n时刻下各个传感器节点的污染物浓度理论值；

步骤E.以步骤D所计算得到的污染物浓度理论值为神经网络模型的训练样本，以t₁至t_n时刻下各个传感器节点所检测到的污染物浓度实际值作为神经网络模型的期望输出；

步骤F.将所述训练样本以及期望输出输入到神经网络模型中，完成神经网络模型的训练；

步骤G.投入实际应用后，将所述各个传感器节点所采集得到的污染物浓度实际值输入到通用模型中，所述通用模型将输出的一段时间后的各个传感器节点的污染物浓度理论值输入到神经网络模型中，所述神经网络模型输出预测的一段时间后的各个传感器节点的污染物浓度；

步骤H.根据所述神经网络模型预测的各个传感器节点的污染物浓度，定位污染源位置；

步骤B中所述通用模型的建立过程包括以下步骤：

步骤B01.以待测水域的空间为基础建立三维坐标系；

步骤B02.设在t＝t₀时刻，位于(x₀,y₀,z₀)的污染源恒定地向流速为v＝(v_x,v_y,v_z)的水域中排放浓度为C₀的污染物；

步骤B03.设在坐标为(ξ,γ,β),t＝τ时刻，经过dτ，污染物投放质量为dM＝C₀Qdτ，M表示污染物投放质量，Q表示状态转移噪声方差矩阵

步骤B04.在t时刻，坐标为(x,y,z)的污染物浓度为C_xyzt，所述C_xyzt满足如下公式，其中，D为扩散系数，π表示圆周率。

2.根据权利要求1所述的一种污染源定位方法，其特征在于，所述步骤H是基于无迹卡尔曼滤波算法以及序贯滤波算法定位污染物位置。