Prognoza dyspersji tlenku węgla za pomocą sztucznych sieci neuronowych i metody elementu skończonego

• Autorzy: Kucharski M. , Kamiński W. , Petera J.

Warianty tytułu

EN

A description of carbon monoxide dispersion by the finite element method and artificial neural networks

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Przedstawiono metodę prognozowania wartości stężenia tlenku węgla przy drodze o dużym natężeniu ruchu opartego o sztuczne sieci neuronowe (SSN) w zależności od czynników pogodowych oraz natężenia ruchu pojazdów. W przedstawionej metodzie wykorzystano sieć neuronową RBF (ang. Radial Basis Functions). Otrzymane wyniki porównano z wynikami rozwiązania układu równań Naviera-Stokesa i dyspersji burzliwej.

EN

In the paper, the carbon monoxide concentration forecasting method near the road with high traffic was presented on the bases of Artificial Neural Networks depending on the atmospheric conditions and the traffic. In this method the neural networks RBF (Radial Basis Functions) was used. The results were compared with the one obtained by system of Navier-Stokes and turbulent dispersion equations solution.

Słowa kluczowe

PL

dyspersja; metoda elementów skończonych; sztuczne sieci neuronowe; tlenek węgla

EN

artificial neural networks; carbon monoxide; dispersion; finite element method

• Wydawca: Komitet Inżynierii Chemicznej i Procesowej Polskiej Akademii Nauk
• Czasopismo: Inżynieria Chemiczna i Procesowa
• Rocznik: 2004
• Tom: T. 25, z. 3/2
• Strony: 1207--1212
• Opis fizyczny: Bibliogr. 6 poz., tab., rys.,

Twórcy

autor

Kucharski M.

• Wydział Inżynierii Procesowej i Ochrony Środowiska Politechniki Łódzkiej

autor

Kamiński W.

• Wydział Inżynierii Procesowej i Ochrony Środowiska Politechniki Łódzkiej

autor

Petera J.

• Wydział Inżynierii Procesowej i Ochrony Środowiska Politechniki Łódzkiej

Bibliografia

• [1] MAYER H.,/)/'/-pollution in cities. Atmospheric Environment, 1999, 33, 4029.
• [2] SAGRADO A., BEECK J., RAMBAUD P., Numerical and experimental modelling ofpollutant dispersion in a streel canyon. Journal of Wind Engineering 2002, 90, 321.
• [3] VARDOULAKIS S., FlSHER B., PERICLEOUS K., Modelling air quallty in street canyons: a review. Atmospheric Environment 2003, 37, 155.
• [4] MOSEHOLM L., LARSON T., Forecasting carbon monoxide concentmtions near a sheltered intersection using video traffic surveillance and neural networks. Transpn. Res., 1996, 1,15.
• [5] GARDNER M., DORLING S., Artificial neural networks (the multilayer perceptron) - a review of applications in the atmospheric sciences. Atmospheric Environment 1998, 32, 2627.
• [6] KUCHARSKI M., KAMIŃSKI W., PETERA J., Zastosowanie metody elementów skończonych do prognozowania stanu atmosfery nad drogą o dużym natężeniu ruchu. Pol-Emis, 2002, 803, 179.