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基于人工智能的土壤污染空间分布预测及三维显示技术研究

土壤污染,空间分布,三维显示,人工神经网络,预测

土壤污染修复问题已经越来越受到国家的重视，而土壤的精细化修复是土壤污染修复发展方向。精细化修复的关键是土壤污染空间分布的精准预测和三维显示。现有土壤污染空间分布预测的研究主要通过数值插值的方法而且以平面为主；而土壤污染三维显示大多基于地学软件开发，能够基于检测数据获得污染物三维分布，但无法将污染物分布与修复药剂的扩散结果相结合模拟修复成果。本文将通过人工智能的方法结合三维有限元技术进行土壤污染空间分布预测和三维显示研究。

（1）土壤污染分布三维可视化显示技术研究。提出了一种新的土壤污染三维模拟方法。该方法运用MATLAB、FLAC3D、TECPLOT等软件，应用径向基插值理论模拟土壤污染分布，并通过有限元三维可视化方法将结果可视化，该可视化结果为有限元网格模型，可以参与修复药剂的扩散模拟。利用三维模拟方法，选取实际案例进行模拟，并获得了可视化的结果。

（2）基于人工智能的土壤污染空间分布预测。通过MATLAB编写运用粒子群算法优化的径向基神经网络程序。在上述方法的基础上，应用径向基神经网络程序和MATLAB工具箱的反向传播神经网络工具对土壤污染按深度向的分布进行模拟，对比了神经网络方法和径向基插值方法的模拟结果。分别使用径向基神经网络和径向基插值方法对土壤污染分布进行模拟，比较了两种方法的模拟结果。