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【元胞自動機-火災】基于元胞自動機模擬澳大利亞山火蔓延模型附Matlab代碼

2023-11-22 10:46 作者:Matlab工程師  | 我要投稿

?作者簡介:熱愛科研的Matlab仿真開發(fā)者,修心和技術同步精進,

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智能優(yōu)化算法?? ? ??神經網絡預測?? ? ??雷達通信?? ? ?無線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號處理?? ? ? ? ? ? ?圖像處理?? ? ? ? ? ? ??路徑規(guī)劃?? ? ??元胞自動機?? ? ? ?無人機

?? 內容介紹

元胞自動機(Cellular Automata,簡稱CA)是一種基于離散時間和空間的數(shù)學模型,它能夠模擬復雜的系統(tǒng)行為。在自然界中,火災蔓延是一個復雜而又具有重要意義的現(xiàn)象。澳大利亞的山火災害每年都會造成嚴重的損失,因此研究山火蔓延模型對于預防和應對山火災害具有重要意義。

在元胞自動機模擬火災蔓延模型中,每個元胞代表著一個地理位置,其狀態(tài)可以是“燃燒”、“未燃燒”或“燒盡”。通過定義元胞之間的相互作用規(guī)則,可以模擬火災在空間中的蔓延過程。這種模型能夠幫助我們理解火災蔓延的規(guī)律,從而指導山火災害的預防和控制工作。

在澳大利亞山火蔓延模型算法原理中,首先需要確定元胞自動機的空間結構。通??梢詫⒌乩砜臻g劃分為網格狀的元胞,每個元胞代表一個小區(qū)域。其次,需要定義元胞之間的相互作用規(guī)則,包括火勢蔓延速度、風向風速、地形等因素。最后,通過迭代計算每個元胞的狀態(tài),可以模擬火災在空間中的蔓延過程。

在模擬過程中,需要考慮到多種因素對火災蔓延的影響。例如,風向風速對火勢蔓延的影響很大,風向一旦發(fā)生變化就會導致火勢蔓延方向的改變。地形的起伏也會對火勢蔓延產生影響,山地地形容易形成“火線”,使得火勢蔓延更加迅速。此外,植被的密度和干濕程度也是影響火勢蔓延的重要因素。

通過基于元胞自動機的模擬,我們可以更好地理解火災蔓延的規(guī)律,為山火災害的預防和控制提供科學依據(jù)。同時,這種模型還可以用于預測火災蔓延的趨勢,為應急救援提供重要的參考信息。

總之,基于元胞自動機的模擬是一種非常有效的方法,可以幫助我們深入理解火災蔓延的規(guī)律,為山火災害的預防和控制提供科學依據(jù)。相信隨著技術的不斷進步,這種模型將會在山火災害應對中發(fā)揮越來越重要的作用。

?? 部分代碼

%% aus = load('2010120120101231');[m,n] = size(aus);% 根據(jù) aus 生成森林S = 2*((rand(m,n)<sqrt(aus)) & (aus<1));S(aus>1) = -1;Plight = 1e-6; ? ?% 閃電概率Pgrowth = 0; ? ? ?% 生長概率% 鄰居方位 d 和點燃概率 pd = {[1,0], [0,1], [-1,0], [0,-1], [1,1], [-1,1], [-1,-1], [1,-1]};p = [ones(1,4), ones(1,4)*(sqrt(1/2)-1/2)];% % 考慮風的情況% d = {[1,0], [0,1], [-1,0], [0,-1], [1,1], [-1,1], [-1,-1], [1,-1], [0,-2]};% p = [ 0.80, ?0.30, ? 0.80, ? 1.00, ?0.12, ? 0.12, ? ?0.30, ? 0.30, ? ?0.8];

?? 運行結果

?? 參考文獻

本程序參考以下中文EI期刊,程序注釋清晰,干貨滿滿。

[1] 束鈺,陳全.基于元胞自動機對大型商貿場所火災過程的模擬分析[J].天津理工大學學報, 2011, 27(1):5.DOI:10.3969/j.issn.1673-095X.2011.01.020.

[2] LIU Chun-guang.基于元胞自動機的城市地震次生火災蔓延模型[J].自然災害學報, 2010(001):019.

[3] 李誠信趙良辰李東運馬佳惠.基于CA系統(tǒng)的澳大利亞森林火災蔓延預測模型及應急物資調度應用[J].林業(yè)調查規(guī)劃, 2020, 045(005):62-69,89.

?? 部分理論引用網絡文獻,若有侵權聯(lián)系博主刪除

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1 各類智能優(yōu)化算法改進及應用

生產調度、經濟調度、裝配線調度、充電優(yōu)化、車間調度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機選址優(yōu)化

2 機器學習和深度學習方面

卷積神經網絡(CNN)、LSTM、支持向量機(SVM)、最小二乘支持向量機(LSSVM)、極限學習機(ELM)、核極限學習機(KELM)、BP、RBF、寬度學習、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現(xiàn)風電預測、光伏預測、電池壽命預測、輻射源識別、交通流預測、負荷預測、股價預測、PM2.5濃度預測、電池健康狀態(tài)預測、水體光學參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準預測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準、圖像拼接、圖像融合、圖像增強、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題(TSP)、車輛路徑問題(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、無人機三維路徑規(guī)劃、無人機協(xié)同、無人機編隊、機器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運運輸問題、車輛協(xié)同無人機路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機應用方面

無人機路徑規(guī)劃、無人機控制、無人機編隊、無人機協(xié)同、無人機任務分配、無人機安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強、雷達信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網重構、儲能配置

8 元胞自動機方面

交通流 人群疏散 病毒擴散 晶體生長

9 雷達方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關聯(lián)、航跡融合





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