Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Comparison of different approaches to predict air pollution inside the tunnel tube

Tytuł:
Comparison of different approaches to predict air pollution inside the tunnel tube
Autorzy:
Hrbček, J.
Šimák, V.
Spalek, J.
Nemec, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/393743.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polskie Stowarzyszenie Telematyki Transportu
Tematy:
system modeling
prediction
motor vehicle
air pollution
parametric model
multivariable identification
modelowanie systemowe
prognoza
pojazd silnikowy
zanieczyszczenie powietrza
model parametryczny
Źródło:
Archives of Transport System Telematics; 2013, 6, 4; 9-13
1899-8208
Język:
angielski
Prawa:
Wszystkie prawa zastrzeżone. Swoboda użytkownika ograniczona do ustawowego zakresu dozwolonego użytku
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
This paper deals with models of air pollution inside a tunnel tube. Various gases are emitted by combustion engines. They consist largely of oxides of nitrogen, carbon monoxide, steam and particles (opacity). Since each tunnel is unique, the design of the model must be realized for the particular road tunnel. Data measured in the control center of the tunnel is used to create various models and to realize them in the program environment MATLAB. It is possible to describe this system by description of the equations of physical dependences. These physical dependencies are between the speeds, piston effect, traffic density, quantity produced pollution, etc. Next we plan to show how fuzzy sets can be used to represent a real system. Finally, we are going to describe this system by the parametric model. For the purpose of parametric identification it is interesting to describe the sought process using input-output relations. The general procedure for estimation of the process model consists of several steps: determination of the model structure, estimation of parameters and verification of the model.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies