本发明公开了基于核极限学习机的泄露气体监测浓度数据虚拟扩展方法,它涉及危险化学品技术领域;它的扩展方法为:首先选取已监测空间区域S1位置点坐标Xs, Ys和浓度数据作为训练样本集;其中坐标值为网络的输入值,而浓度数据作为网络输出值,这样就构造出网络并进行训练;然后根据需要外推或内插的虚拟监测点空间位置S2‑S1确定坐标(XPn, Ypn),n为预测的点数,并且同训练样本集中的坐标组成预测样本集中的输入值,输入至前面训练好的网络;网络的输出值为要预测的目标值,即虚拟扩展后的空间S2全部监测点的气体浓度数据,并保持初始监测面S1上的数据不变;本发明在不增加测点的情况下有效地提高源特性反算精度,并节省工作量,提高工作效率。
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