(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210465886.1 (22)申请日 2022.04.29 (71)申请人 浙江工业大 学 地址 310014 浙江省杭州市拱 墅区潮王路 18号 (72)发明人 杨良怀　黄玉霖　王静雷　 (74)专利代理 机构 杭州浙科专利事务所(普通 合伙) 33213 专利代理师 汤明 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06F 30/28(2020.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01)G01D 21/02(2006.01) G06F 113/08(2020.01) G06F 119/14(2020.01) (54)发明名称 一种扬尘颗粒物飘移轨迹模型及其建模方 法 (57)摘要 本发明公开了一种扬尘颗粒物飘移轨迹模 型及其建模方法， 包括如下步骤： 1)数据预处理 阶段： 预处理数据； 2)模型预训练阶段： 根据站点 设备的地理位置划分网格； 3)模型预训练阶段： 通过模拟数据和传统物理方法进行模 型预训练； 4)迁移学习微调阶段： 使用训练好的模 型预测真 实的扬尘颗粒物飘移轨迹。 本发 明引入物理场的 概念， 用编解码器结构的网络替换速度场的计 算， 同时优化了对流项， 扩散项， 体积力项的计 算。 实验表明， 本发明提出的扬尘轨迹预测模型 在计算速度和计算稳定性较传统方法有较大提 升， 且较神经网络方法有更好的通用性和可解释 性。 权利要求书3页 说明书9页 附图4页 CN 114841066 A 2022.08.02 CN 114841066 A 1.一种扬尘颗粒物飘移轨 迹模型及其建模方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： 1)数据预处 理阶段： 预处 理数据； 2)模型预训练阶段： 根据站点设备的地理位置划分网格； 3)模型预训练阶段： 通过模拟数据和传统物理方法进行模型 预训练； 4)迁移学习微调阶段： 使用训练好的模型 预测真实的扬尘颗粒物飘移轨 迹。 2.如权利要求1所述的一种扬尘颗粒物飘移轨迹模型及其建模方法， 其特征在于， 所述 数据预处 理阶段包括如下步骤： 1.1)数据查重阶段： 通过 连表查询， 筛除站点设备重复上传的扬尘数据； 1.2)风速处理阶段： 根据扬尘数据中的风速和风向参数， 计算风速的横向分量和 纵向 分量， 具体执 行步骤如下： 1.2.1)根据风向计算 其与大地平面 坐标轴夹角 θ； 1.2.2)计算 风速V： u＝V cos( θ )， v＝V  sin( θ )； 其中u表示横向分量,v表示纵向分量； 1.3)地理坐标高斯投影阶段： 通过高斯投影计算把站点经纬度坐标(L， B)坐标转化为 高斯坐标(x， y)， 其中L 为大地经度、 B为大地纬度； 具体执 行步骤如下： 1.3.1)根据经纬度计算中央子午经度、 带号以及 经度差， 模型选用3 °带中央子午线， 步 骤如下： 1.3.1.1)计算3 °带带号n3： n3＝int(L/3+0.5)； 1.3.1.2)计算3 °带带号n3的中央子 午线L0： L0＝3n3； 1.3.1.3)计算经度差l(站点和中央子 午线的间距)： l ＝L‑L0； 1.3.2)根据椭球的选择计算子 午弧长X； 模型选取 克拉索夫斯基椭球进行计算： X＝111134.861B ‑16036.480sin2B+16.828si n4B‑0.022sin6B； 1.3.3)计算 高斯坐标正算公式中各个参数的值， 其 中， B为大地纬度， t为大地维度正切 值， e为椭圆偏心率， N 为卯西圈曲率半径， a为椭球长半径参数： 1.3.4)利用高斯 坐标正算公式求 解高斯坐标系下的坐标(x， y)： x＝X+N sinB cosBl2+N sinB cos3B(5‑t2‑9e2cos2B)l4 y＝N cosBl+N cos3B(1‑t2+e2cos2B)l3+Ncos5B(5‑18t2+t4)l5。 3.如权利要求1所述的一种扬尘颗粒物飘移轨迹模型及其建模方法， 其特征在于， 所述 网格处理阶段包括如下步骤： 2.1)聚类分析阶段： 在划分网格前根据站点设备的理位置进行DBScan聚类分析， 得到 高斯坐标下站点设备聚类簇； 2.2)网格划分阶段： 步骤2.1)阶段得到效果较好的聚类簇后， 根据聚类簇内站点设备 的地理位置划分均匀正方 形网格； 2.3)数据插值阶段： 根据设备站点间距离和扬尘数据值进行线性插值， 最终将扬尘数 据以速度场、 浓度场、 温度场、 压强场、 湿度场的形式保存在网格内。 4.如权利要求1所述的一种扬尘颗粒物飘移轨迹模型及其建模方法， 其特征在于， 所述权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114841066 A 2网络训练阶段包括如下步骤： 3.1)模拟数据阶段： 在划分好的网格中模拟生成T0时刻的扬尘模拟数据， 其中包括扬 尘的速度场、 浓度场、 温度场、 压强场和湿度场； 3.2)传统物 理方法的前向计算阶段： 在模拟数据的基础上， 根据传统物 理方法， 即依据 N‑S纳维‑斯托克斯方程更新体积力项f、 对流项和扩散项的计算并进 行前向预测， 得到后续 时间节点T1， T2， T3， …， Tn， Tn+1的扬尘物理场数据集 具体执行 步骤如下： 3.2.1)体积力项f计算： f＝ρ g， 其中 g为重力加速度， ρ 为 流体密度； 3.2.2)对流项计算： 给定一个 网格点位置为(x,y)， 该点的物理量场值为 网格点上 粒子对应的速度场横向分量为u， 纵向分量为v,求解1个时间步长Δt后网格点物理量场值 相关步骤为： 3.2.2.1)后向追踪1个时间步长得到粒子的网格位置(x ‑uΔt， y‑vΔt)； 3.2.2.2)根据物理场网格构建Catmull ‑Rom样条插值函数计算得到粒子物理量场的变 化均值 3.2.2.3)最终 的计算公式为： 3.2.3)扩散项计算： 该步骤主要 目的是求解流体 的粘度项av＝μ▽2u， 其中av为粒子在 流体粘性力作用下的加速度, μ为流体的粘度系数； 假设第n+1时刻， 网格坐标(x,y)处物理 量 已知， 现需要求 解第n时刻的物理量 其具体计算步骤为： 3.2.3.1)建立后向欧拉方程 其中Δt为时间步长； 3.2.3.2)采用中心差分法计算拉普拉斯 算子： 其中 为 网格四周的物理量， Δx为 网格宽度， Δy为网格高度； 3.2.3.3)令 将常数项提出 得到： 3.2.3.4)将其 转化矩阵形式， 并采用共 轭梯度法求 解该大规模正定稀疏矩阵：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114841066 A 3