Оценка влияния погрешности данных мониторинга на точность идентификации мощностей выбросов точечных источников загрязнения воздуха

Исследовано влияние точности данных мониторинга загрязнения атмосферного воздуха на точность решения обратной задачи идентификации мощностей выбросов точечных источников загрязнения. Обратная задача решена вероятностным методом, основанным на теореме Байеса и модели мультилинейной регрессии. Дослідж...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Электронное моделирование
Datum:2013
Hauptverfasser: Криваковская, Р.В., Ночвай, В.И.
Format: Artikel
Sprache:Russisch
Veröffentlicht: Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України 2013
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/100903
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Оценка влияния погрешности данных мониторинга на точность идентификации мощностей выбросов точечных источников загрязнения воздуха / Р.В. Криваковская, В.И. Ночвай // Электронное моделирование. — 2013. — Т. 35, № 6. — С. 87-97. — Бібліогр.: 22 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:Исследовано влияние точности данных мониторинга загрязнения атмосферного воздуха на точность решения обратной задачи идентификации мощностей выбросов точечных источников загрязнения. Обратная задача решена вероятностным методом, основанным на теореме Байеса и модели мультилинейной регрессии. Досліджено вплив точності даних моніторингу забруднення атмосферного повітря на точність розв’язку оберненої задачі ідентифікації потужностей викидів точкових джерел забруднення. Обернену задачу розв’язано імовірнісним методом, базованим на теоремі Байєса і моделі мультилінійної регресії. The paper describes investigation of the influence of the accuracy of air pollution monitoring data on the solution accuracy of the inverse problem for power identification of point emission sources. The inverse problem is solved using the Bayesian inference and multilinear regression model.
ISSN:0204-3572