| 摘 要： | 目的：为了准确获取小尺度环境下生物恐怖袭击、生物泄漏等事件中的源头信息,提出一种基于神经网络的生物气溶胶溯源方法。方法：首先,采用计算流体力学（computational fluid dynamics,CFD）模拟小尺度环境下某一释放的生物气溶胶扩散状态,分析释放区域中不同点位的生物粒子分布特征;其次,通过合理布设释放源和监测点,模拟某生物污染事件,对生物气溶胶的释放过程进行实验,采集释放点及监测点的浓度信息、位置信息和气象信息;最后,利用AlexNet、ResNet18和ResNet34 3种不同结构的人工神经网络搭建溯源模型,将CFD模拟产生的85%的模拟数据用于模型训练、15%的模拟数据用于模型测试,遴选出最优模型,并进行现地实验验证。结果：ResNet18模型相较于AlexNet、ResNet34模型在保证准确率的前提下运算简单、耗时更短。在自然扩散条件下,ResNet18模型可以有效地预测释放源的浓度、经度和纬度,相对误差率分别为3.46%、4.87%和4.98%。结论：基于神经网络的生物气溶胶溯源方法具有准确率高、用时短的优点,可以较准确地反演出小尺度环境下生物气溶胶的释放...
|
