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基于智能Agent的蓝藻水华暴发过程模型及仿真
  • ISSN号:2096-1928
  • 期刊名称:《服装学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP31[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]北京工商大学计算机与信息工程学院,北京100048
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(51179002);北京市自然科学基金重点项目(8101003);北京市高校人才强教计划项目(PHR201007123,PHR201008238);北京市高校科技创新平台项目.
中文摘要:

通过实验确定水华暴发关键因子,分析关键因子与藻类变化的关系,研究藻类水华生消机理,用智能Agent仿真技术建立了湖库水华产生与暴发过程模型。在一系列规范约束下,构建实体、Agent和Agent间的交互协作模型,动态地描述湖库藻类生消过程及其关键因子动态变化,对藻类生长趋势和湖库水系的能量流动以及物质流动状态进行有效分析。仿真实验结果表明,该方法为藻类水华形成机理的研究提供一种行之有效的建模新途经。

英文摘要:

The emergence and break out of algal bloom is a complex process, and the research of the process is very important for the prediction of algal bloom in theory and practice. To provide effective conceptual modeling method in depth study of the algal bloom formation mechanism, intelligent Agent is applied to the formation mechanism modeling of algal bloom in lake reservoirs. The key factors of algal bloom are determined through experiments, the growth and death mechanism of algae are studied, and the relationship between the key factors and the change of algae is analyzed. In a series of standard constraints, a dynamic simulation model is constructed to describe the Agent and the growth process of algal bloom in lake reservoirs, which effectively analyzes trends of algae growth, energy flow and material flow state of lakes and reservoirs water systems. Experiment and simulation show that the new modeling method is efficient for the study of algal bloom formation mechanism,

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期刊信息
  • 《服装学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:江南大学
  • 主编:高卫东
  • 地址:无锡市蠡湖大道1800号江南大学
  • 邮编:214122
  • 邮箱:fzcb@jiangnan.edu.cn
  • 电话:0510-85913519
  • 国际标准刊号:ISSN:2096-1928
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1864/TS
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 2000年荣获首届《CAJ-CD规范》执行优秀奖,2004年荣获全国高校科技期刊优秀编辑出版质量奖,2007年在"第六届江苏省期刊质量评估及优秀期刊评...,2007年在"第六届江苏省期刊质量评估及优秀期刊评...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊
  • 被引量:18