ПОИСК Статьи Рисунки Таблицы Методы прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха из "Управление безопасностью химических производств на основе новых информационных технологий" В зависимости от методологии осуществления известные методы прогнозирования атмосферных процессов [9, 12] можно подразделить на численные, статистические и методы распознавания образов. [c.66] Для прогноза загрязнения воздуха от отдельных источников и от группы источников используются и непосредственные методы численного интегрирования уравнения атмосферной диффузии. [c.67] Статистические методы. Прогнозирование загрязнения воздуха в городах и промышленных районах с использованием статистических моделей осуществляется статистическими методами. Большинство из них основано на статистическом анализе наблюдений полагается, что за период анализа, а также за срок прогноза выбросы и расположение источников практически не меняются. С этим связаны определенные погрешности и ограничения результатов анализа и прогнозов, не свойственные численным методам, поэтому указанное предположение применимо при сравнительно небольших сроках прогноза — от нескольких часов до нескольких суток. Кроме того, при большом количестве источников и недостаточной их мощности можно полагать, что увеличение выбросов от одних из них примерно компенсируется уменьшением их от других. Поэтому рост среднего и суммарного загрязнения воздуха в городе связывается главным образом с изменением метеорологических условий или синоптической ситуации. [c.68] Разработка методов прогноза начинается с выявления периодов со значительным загрязнением. Затем устанавливаются корреляционные зависимости между наблюдавшимися в эти периоды степенью загрязнения воздуха и некоторыми метеорологическими величинами или их определенными сочетанием, рассматриваемых в качестве предикторов. Таким путем вырабатываются различные прогностические правила. Используются также методы статистической экстраполяции во времени режима изменения загрязнения воздуха с учетом выявленных автокорреляционных зависимостей и инерционных факторов. [c.68] Важными факторами для обеспечения точности прогноза загрязнения воздуха являются выбор предикторов и учет синоптической обстановки и комплексов метеорологических факторов. [c.68] Распознавание образов — это отнесение исходных данных к определенному классу с помощью выделения существующих признаков или свойств, характеризующих эти данные, из общей совокупности признаков. [c.69] Предмет распознавания объединяет ряд научных дисциплин их связывает поиск рещения общей задачи — вьщелить элементы, принадлежащие конкретному классу, среди множества различных элементов, относящихся к нескольких классам. [c.69] Под классом образов понимается некоторая категория, определяющаяся рядом свойств, общих для всех ее элементов. [c.69] Образ — это описание любого элемента как представителя соответствующего класса. [c.69] Для распознавания образов используют методы эвристические, математические (детерминистский и статистический подходы), лингвистические (синтаксические). [c.69] Эвристические методы — методы, основанные на интуитивных факторах или правилах, обобщающих научно-технические знания и практический опыт специалистов в данной предметной области. [c.69] Автоматизированные системы распознавания образов, построенные на основе эвристических методов, включают набор специфических процедур, разработанных применительно к конкретным задачам распознавания. [c.69] Математические методы построены на основе формализации правил классификации образов. [c.69] Математаческие методы для создания систем распознавания используют два подхода — детерминистский и статистический. [c.70] Детерминистский подход базируется на математическом аппарате, не использующем в явном виде статистические свойства изучаемых классов объекта. [c.70] Статистический подход основывается на математических правилах, классификащ1и которых формулируются и выводятся в терминах математической статистки. [c.70] Лингвистические (синтаксические) методы для построения автоматических систем распознавания основываются на использовании теории формальных грамматик. [c.70] Формальная грамматика — ключевое понятие в синтаксическом подходе к распознаванию образов. На языке формальной грамматики оперируют следующими понятиями алфавит — любое конечное множество символов предложение в некотором алфавите — произвольная цепочка конечной длины, состоящая из символов этого алфавита язык — произвольное множество (не обязательно конечное) предложений в некотором алфавите. [c.70] Грамматика образов содержит конечные множества элементов, называемых переменными, непроизводными элементами и правилами подстановки. Характер правил подстановки определяет тип грамматики. Такой подход применяют при работе с образами, которые не могут быть описаны числовыми измерениями. [c.70] В зависимости от степени однотипности информации системы распознавания образов могут быть подразделены на простые и сложные. [c.70] Вернуться к основной статье