Шешім алгоритмі, сандық алгоритм

Д. Серікбаев атындағы Шығыс Қазақстан мемлекеттік техникалық университеті

Ақпараттық технологиялар және энергетика мектебі

Диссертацияық жұмыстың тақырыбы:

«Экологиялық мәліметтерді интеллектуалды талдау процессін математикалық және компьютерлік үлгілеу»

Ержанқызы Ә

Тобы: 18-ММК-2

Бұл дипломдық жұмыстың мақсаты - экологиялық мәліметтерді интеллектуалды талдау үрдісін математикалық және компьютерлік үлгілеу.

Қойылған мақсатқа жету үшін төмендегі міндеттер қойылды:

Өскемен қаласының жалпы экологиялық жағдайына талдау жасау, тұрғындардың экологиялық және денсаулық жағдайларының зерттеуін талдау

Қоршаған ортаның улы заттармен ластануын талдау

Deductor Studio көмегімен атмосфералық ластануларды шығарындыларды болжау

Зиянды заттың атмосферада таралуының математикалық моделін құру, оны ақырлы айырымдар әдісімен сандық жүзеге асыру

Зерттеу әдістері. Дипломдық жұмысты орындау барсында математикалық үлгілеу әдістері, сандық әдістер, интеллектуалды талдау әдісі, болжау әдісі, ақырлы айырымдар әдісі, есептеу тәжірибесі әдісі пайдаланылды.

Жұмыстың теориялық маңыздылығы - зиянды заттың атмосферада таралуының математикалық моделі құрылып, оны сандық жүзеге асыру айырымдық сұлбалары ұсынылды. Жобада экономикалық тиімділік негіздемесінің мәселелері және жұмыс орындарын ұйымдастырудың экономикалық аспектісі қарастырылған.

Жұмыстың практикалық маңыздылығы. Ұсынылған сандық алгоритмдерді экологиялық ұйымдарда қолданылатын арнайы бағдарламалық кешендерді құруда пайдалануға болады.

Тұрғындардың экологиялық және денсаулық жағдайларының зерттеуін талдау

Тұрғындардың экологиялық және денсаулық жағдайларына әсер ететін факторлар:

Қоршаған ортаның қала халқының денсаулығына әсер ететін факторлары

Қоршаған ортаның улы заттармен ластануы

Ластанудың күтілетін деңгейіне байланысты қолайсыз ауа райы жағдайлары туралы үш деңгейлі дауыл ескертуі дайындалды:

I дәрежесі - бір немесе бірнеше бақыланатын заттардың ШРК шоғырлануы.

II дәреже - егер бір немесе бірнеше заттардың 3 ШРК-дан жоғары шоғырлануы күтілсе, беріледі.

III дәреже - егер бір немесе бірнеше заттардың 5 ШРК-дан жоғары шоғырлануы күтілсе, беріледі.

Deductor Studio көмегімен атмосфералық ластануларды шығарындыларды болжау

- ЛТХ - 1 (Рабочая, 6 көшесі - өнеркәсіптік кәсіпорындардың санитарлық-қорғау аймағы) ;

- ЛТХ - 5 (Кайсенова, 30 көшесі - қала ортасында) ;

- ЛТХ - 7 (Первооктябрьская, 126 көшесі- қаланың солтүстік-батыс бөлігі) ;

- ЛТХ - 8 (Егорова, 6 көшесі - п. Новая Согра, жылыжай ауданы) ;

- ЛТХ - 12 (К. Сатпаева, 12 даңғылы - КШТ ауданы) ; келесі заттар үшін: күкірт диоксиді, көміртегі тотығы, азот диоксиді, фенол, тоқтатылған зат, хлор, күкірт қышқылы, формальдегид, мышьяк және қорғасын бар

Deductor аналитикалық платформасы

Deductor жүйесінің архитектурасы:

Деректерді интеллектуалды

талдау әдістері:

Азот диоксидінің

шығарындылары

туралы деректер

Деректерді

Deductor-қа

импорттаймыз

Шығарындылар динамикасын

визуализациялау үшін

диаграмма саламыз

Өңдеу процесін

орындағаннан кейін

визуализация ретінде

диаграмманы таңдаймыз

Азот диоксидінің шығарындылары туралы деректер Deductor-та іске асыру қадамдары

1. «Мастер обработки» іске қосамыз, өңдегіш ретінде «скользящее окно» таңдап, келесі қадамға өтеміз.

2. 1, 2, 11 және 12 ай бұрын деректерге негізделген болжамды бір ай бұрын аламыз. Сондықтан, «ПДК» өрісін пайдаланылғанға тағайындау арқылы 12 тереңдік тереңдігін (глубину погружения) таңдаймыз.

3. Болжалды модельдің құрылысын қарастырсақ. «Мастер обработки» терезесін ашып, «нейронную сеть» таңдайыз.

4. Мастердің екінші қадамында бұрын қабылданған шешімге сәйкес «ПДК-12», «ПДК - 11», «ПДК - 2» және «ПДК - 1» және «ПДК» енгізу өрістерін шығару ретінде орнаттық. Қалған өрістер ақпараттық болады.

5. Келесі қадамда біз сынақ және тренинг жиынтығын бөліп көрсетеміз.

6. Нейрондық желідегі қабаттар мен нейрондардың керекті санын көрсететін келесі қадамға көшеміз, нейрондық желіні үйрену алгоритмін таңдаймыз.

7. Оқу сапасын көру үшін үлгі жасағаннан кейін алынған мәліметтерді диаграмма және шашырау диаграммасы түрінде ұсынамыз.

8. Диаграмманы орнату шеберінде «ПДК» және «ПДК_OUT» өрістерін көрсету үшін нақты және болжамды мәнді таңдаймыз.

9. Нәтиже - екі график, шашырау диаграммасы жаттығу сапасын нақты көрсетеді

10. Нейрондық желі қарастырылды, қажетті болжамды алу қалады

Бірнеше жыл бойы ластауыштардың шығарындылары туралы деректер бар. Осы деректерге сүйене отырып, біз бір айдың ішінде және екі айда қандай мөлшерде шығарылатындығын анықтауымыз керек. Deductor платформасы «Прогнозирование» құралын қолданамыз

Проблеманы шешуде мәліметтер шудан, ауытқулардан тазартылды, бұл болжамды модельді құрастыру сапасын одан әрі қамтамасыз етіп, тиісінше, екі айға алдын-ала шығарындылардың санын болжаудың сенімді нәтижесін берді.

Экологиядағы математикалық және компьютерлік модельдеу

Жеке процестің математикалық моделін құру

Шешім алгоритмі, сандық алгоритм

Интегралдау облысы

n-ші уақыт қадамында жылдамдық, температура және концентрацияның мәндері белгілі болсын. Онда (n+1) -ші уақыт қадамында алты қадамнан тұратын келесі алгоритм пайдаланылады:

Бірінші қадамда аралық жылдамдық өрісі табылады:

Аралық жылдамдықтың бірінші компонентасы келесі айқын формуламен есептелінеді:

Дәл осылайша аралық жылдамдықтың екінші компонентасы үшін формула орынды

және

мәндері көрші тұрған төрт тораптағы мәндердің ортасы түрінде анықталады:

Екінші қадамда жылдамдық өрісін пайдаланып, геострофиялық қысым табылады:

мұндағы

Бұл теңдеуді келесі түрде жазылып, жоғарғы релаксация итерациялық әдісімен шығарылады:

Үшінші қадамда жылжу тек геострофиялық қысымның градиенті әсерінен жүзеге асырылатыны ұйғарылады:

Осы теңдеуден (n+1) -ші уақыт қадамындағы жылдамдық өрісі есептеледі:

Төртінші қадамда айнымалы бағыттар сұлбасының негізінде температура есептелінеді.

х- бағыты үшін теңдеу келесі

түрде жазылады:

у- бағыты үшін теңдеу келесі

түрде жазылады:

Бесінші қадамда айнымалы бағыттар сұлбасының негізінде зиянды заттың концентрациясы есептелінеді.

х- бағыты үшін теңдеу келесі

түрде жазылады:

у- бағыты үшін теңдеу келесі

түрде жазылады:

Алтыншы қадамда тығыздық келесі айқын формуланың көмегімен есептелінеді:

Концентрация - неғұрлым тез өзгеретін шама болғандықтан, бұл үрдіс шарты орындалғанша қайталанады,

мұндағы - алдын-ала берілген сан.

Алынған деректерді талдау және визуализациялау

Алгоритмді сандық жүзеге асыру үшін Microsoft F# 4. 0 бағдарламалау тілінде консольді бағдарлама құрылды. Бағдарлама екі бөліктен құралған:

Негізгі бағдарлама есепті сандық жүзеге асыру алгоритмдерін қамтиды;

Көмекші класстар модулі қуалау әдісінің жүзеге асырылуын, есептеу нәтижелерін Tecplot 360 2009 визуализациялау бағдарламасына экспорттау функцияларын қамтиды.

Ұсынылған алгоритмнің дұрыстығын тексеру үшін бірқатар есептеу тәжірибелері жүргізілген.

Облыстың өлшемдері, модельдің теңдеулері және кіріс параметрлері