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World File Search System流量模拟
交通流量模拟建模中的环境方面
摘要。本文处理汽车运输的空气污染问题。在全球现代城市中，这种排放是一个问题，它们会损害人类生活和环境的许多方面。不断变化的交通流量和道路基础设施的现代化是减少城市地区生态状态负载的方法。通过模拟模型可以开发概念并评估其对运输系统和环境的影响。研究建立了创建数字双流量流所需的所有对象及其定性和定量特征。使用参数建模技术使我们能够创建一个反映主题区域各个方面的模拟模型。开发的模型允许进行更改对象参数的实验，以根据其生态状态预测系统行为的变化。
与锂离子电池热失控通风气体相关的安全危害
•目标是估计墙壁上的对流传热系数。•均匀排气气体流入速度（V JET）和温度（T射流）的2-D可压缩流量模拟，且温度（t射流）具有恒定温度壁条件1的狭窄通道。•K -W剪切压力运输（SST）兰斯2型模型2。•用DNS结果验证了模拟3。•热失控模型LIM1TR（使用1-D热失控的锂离子建模）用于研究由于排气气体4引起的液化液中热失控启动的潜力。
Ciolfi，Luigina（2019）。魔术作为技术乌托邦？在陶器中解开交互性和基础架构的问题。在：文化政治 JI，Hongfen，Wang，Dawei，Bao，Weichao，Lu，Zhilun，Wang，ge，ge，Yang，Huijing，Mostaed，Ali，ali，Lihao，Lihao，Linhao，Feteira，Feteira，Antonio，Antonio，Sun，Sun，Sun，Sun，Shikuan，Shikuan，Xu，Fangfang，Fangfang，l LCiolfi，Luigina（2019）。魔术作为技术乌托邦？在陶器中解开交互性和基础架构的问题。在：文化政治JI，Hongfen，Wang，Dawei，Bao，Weichao，Lu，Zhilun，Wang，ge，ge，Yang，Huijing，Mostaed，Ali，ali，Lihao，Lihao，Linhao，Feteira，Feteira，Antonio，Antonio，Sun，Sun，Sun，Sun，Shikuan，Shikuan，Xu，Fangfang，Fangfang，l分析直接融合驱动器的工程可行性
直接融合驱动器（DFD）及其陆地对应物，普林斯顿场逆转配置（PFRC）反应堆在过去十年中已经有了显着的发展。各个小组对发动机和相关技术的所需规范进行了详细的研究，以便将电动的航空设施和有效载荷提供。多项研究还使用经验特异性功率缩放关系和血浆流量模拟解决了推力产生机制。最近的研究设计了航天器为地球第二拉格朗日的任务，火星，冥王星等跨性别尸体以及邻近的恒星系统Alpha Centauri A和B.然而，需要使用科学缩放关系和AB Inito计算来详细设计发动机组件，以开发用于原型和测试的物理系统。在批判性地分析了DFD和基础融合反应堆的参考设计之后，本文解决了技术差距，并提出了提高针对先前研究中概述目标的规格的途径，同时考虑成本。此外，作者提出了原型引擎和磁流失动力转换系统设计，以研究与DFD实际实施相关的工程障碍。
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摘要。对于一系列应用，例如现在施放或处理大型降雨集合以进行不确定性分析，快速的城市植物浮动模型是必需的。 数据驱动的模型可以帮助克服传统流量模拟模型的漫长计算时间，而最先进的模型已显示出有希望的准确性。 然而，由于城市流量映射所需的细分解决方案，数据驱动的城市浮游模型的普遍性对于看不见的降雨和明显不同的地形，仍然限制了他们的应用。 这些模型通常采用基于补丁的框架来克服多个瓶颈，例如数据可用性，计算和磁性约束。 但是，这种方法不包含围绕小图像贴片的地形的上下文信息（通常为256m×256m）。 我们提出了一个新的深度学习模型，该模型维持了局部斑块的高分辨率构成，并结合了更大的环形区域，以增加模型的视觉范围，以增强数据驱动的UR-ban Pluvial pluvial流量模型的普遍性。 我们以1 m的空间分辨率在苏黎世市（瑞士）培训并测试了该模型，在5分钟的时间分辨率下进行了1小时的降雨事件。 我们证明，我们的模型可以忠实地代表各种降雨事件的浮游深度，高峰降雨强度范围为42.5至161.4 mmh -1。 然后，我们在不同的城市环境中，即卢塞恩（瑞士）和新加坡，在不同的城市环境中提出了模型的地形概括。快速的城市植物浮动模型是必需的。数据驱动的模型可以帮助克服传统流量模拟模型的漫长计算时间，而最先进的模型已显示出有希望的准确性。然而，由于城市流量映射所需的细分解决方案，数据驱动的城市浮游模型的普遍性对于看不见的降雨和明显不同的地形，仍然限制了他们的应用。这些模型通常采用基于补丁的框架来克服多个瓶颈，例如数据可用性，计算和磁性约束。但是，这种方法不包含围绕小图像贴片的地形的上下文信息（通常为256m×256m）。我们提出了一个新的深度学习模型，该模型维持了局部斑块的高分辨率构成，并结合了更大的环形区域，以增加模型的视觉范围，以增强数据驱动的UR-ban Pluvial pluvial流量模型的普遍性。我们以1 m的空间分辨率在苏黎世市（瑞士）培训并测试了该模型，在5分钟的时间分辨率下进行了1小时的降雨事件。我们证明，我们的模型可以忠实地代表各种降雨事件的浮游深度，高峰降雨强度范围为42.5至161.4 mmh -1。然后，我们在不同的城市环境中，即卢塞恩（瑞士）和新加坡，在不同的城市环境中提出了模型的地形概括。该模型准确地识别了水积累的位置，与其他深度
在生成世界模型下的自主驾驶中建模竞争行为
摘要。对智能车辆的轨迹进行建模是流量模拟系统的重要组成部分。但是，这种轨迹预定符通常受过训练，以模仿人类驾驶员的运动。模仿模型通常没有捕获数据分配长尾端的安全关键事件，尤其是在涉及多个驱动程序的综合环境下。在本文中，我们提出了一种游戏理论的观点，以通过对通用马尔可夫游戏中的车辆的竞争相互作用进行建模，并以相关的平衡来表征这些挑战的竞争。为了实现这一目标，我们为预测自动驾驶场景的环境动态的生成性世界模型提供了预算。基于这个世界模型，我们通过将乐观的Bellman更新和磁性镜下降纳入多代理增强学习（MARL）算法的目标函数来探测用于识别粗相关平衡（CCE）的动作预测因子。我们进行了广泛的实验，以证明我们的算法在有效地关闭CCE间隙并在竞争性自动驾驶环境下产生有意义的轨迹方面优于其他基准。该代码可在以下网址提供：https：//github.com/qiaoguanren/marl-cce。
对流 - 渗透的区域气候模型是否为地中海流量的投影带来了新的观点？
摘要。洪水是法国地中海地区的主要自然危害，每年造成损害和致命。这些流量是由以时间和空间范围有限的特征的重大预言事件（HPE）触发的。已经开发了新一代的区域气候模型，在公里量表上已经开发出来，允许对对流的深度表示，并对诸如HPE等局部规模现象的模拟进行了明确表示。对流 - 渗透区域气候模型（CPM）几乎没有用于水文影响研究中，而区域气候模型（RCMS）仍然不确定地中海流量的实体投影。在本文中，我们使用CNRM-AROME CPM（2.5 km）及其驾驶CNRM-Aladin RCM（12 km）在每小时的时间表上模拟位于法国地中海地区的Gardon d'Anduze流域上的浮游。气候模拟通过CDF-T方法纠正。使用了两个水文模型，一个集体和概念模型（GR5H）和一个基于过程的分布式模型（CREST），该模型已使用CPM和RCM的历史和未来气候模拟强迫。与RCM相比，CPM模型证实了其更好地产生极端小时降雨的能力。该附加值在流量峰的繁殖中传播在流量模拟上。未来的预测在水文模型之间是一致的，但两个气候模型之间有所不同。使用CNRM-Aladin RCM，
对流渗透的区域气候模型是否为地中海洪水的预测带来了新的观点？
摘要。洪水是法国地中海地区的主要自然危害，每年造成损害和致命。这些流量是由以时间和空间范围有限的特征的重大预言事件（HPE）触发的。已经开发了新一代的区域气候模型，在公里量表上已经开发出来，允许对对流的深度表示，并对诸如HPE等局部规模现象的模拟进行了明确表示。对流 - 渗透区域气候模型（CPM）几乎没有用于水文影响研究中，而区域气候模型（RCMS）仍然不确定地中海流量的实体投影。在本文中，我们使用CNRM-AROME CPM（2.5 km）及其驾驶CNRM-Aladin RCM（12 km）在每小时的时间表上模拟位于法国地中海地区的Gardon d'Anduze流域上的浮游。气候模拟通过CDF-T方法纠正。使用了两个水文模型，一个集体和概念模型（GR5H）和一个基于过程的分布式模型（CREST），该模型已使用CPM和RCM的历史和未来气候模拟强迫。与RCM相比，CPM模型证实了其更好地产生极端小时降雨的能力。该附加值在流量峰的繁殖中传播在流量模拟上。未来的预测在水文模型之间是一致的，但两个气候模型之间有所不同。使用CNRM-Aladin RCM，
Raven HBV-EC模型的集成实现，并描述了多模型合奏评估中的不确定性
尽管水文建模方面取得了进步，但在模拟和预测中量化了固有的不确定性仍然是必不可少的。这些不确定性来自诸如初始条件，输入数据，参数估计和模型结构之类的来源。虽然水文界越来越关注不确定性评估，但大多数研究都集中在特定模型中的输入数据和参数不确定性上，使模型结构不确定性未经探索。这项研究介绍了一种基于整体的新方法来评估水文模型不确定性，同时强调模型结构和输入数据不确定性。研究利用Raven水文建模框架创建了水文模型的合奏。此合奏会与噪声进一步扰动，以表示输入数据不确定性。在加拿大圣龙流域的西南部分展示了该方法，评估了模型集合针对观察到的水流。正向贪婪方法有助于从集合中选择子模型，增强可靠性并降低模型计数。通过确保每个标准符合预定义的性能标准，采用此方法来完善模型池。此外，还评估了校准不确定性和输入数据不确定性。结果强调了多模型合奏在降低各种不确定性来源的重要性，而噪声扰动的数据可提高可靠性。这项研究促进了对水文模型不确定性评估的理解，并强调了一种全面的多模型方法的重要性，该方法解释了结构性，输入数据和校准不确定性，以实现强大的流量模拟和预测。
印度西巴纳斯河流域的定量水文分析
摘要 - 进行详细的水文分析，以估算流域各个位置的峰值排放，并评估驱动时间变化的因素的影响。西巴纳斯盆地在过去二十年中经常遭受洪水的频繁洪水。研究的目的是通过针对季风月份和洪水年的年度开发不同的特警模型来准确评估流域的响应。提取盆地和子碱，在GIS平台上进行流网络。整个西巴纳斯河盆地已被细分为23个子巴斯斯。SWAT模型是使用32年（1987-2018）的降雨和排放数据开发的，校准结果揭示了该模型在流量模拟中的良好性能，如绩效评估指数R 2，NSE和PBIAS的值所示。使用季风和非季风月份的季节性数据以及仅考虑洪水，中度或干旱年份的季节性数据，开发了不同的水文模型。分析了每种类型的校准方案的模型性能，并比较确定季节性校准的最佳方法。与整个季节和非季风月份开发的模型相比，季风开发的模型产生了更好的产出。同样，与洪水年度和干旱年份开发的模型相比，洪水几个月开发的模型给出了更好的结果。可以得出结论，只有使用季风数据才能进行更好的洪水分析校准。简介关键字：洪水；扑打;校准;季风1。
建模绿色屋顶系统的水文益处
13摘要14绿色屋顶（GR）系统在有限的开放空间可用时，在高度15个城市化地区提供了有希望的雨水管理策略。水文建模可以预测GR减少径流的16个能力。本文回顾了三种流行类型的GR模型，具有17种不同的复杂性，包括水平衡模型，美国EPA的雨水18管理模型（SWMM）和Hydrus-1D。通过详细介绍模型参数估计，绩效评估20和应用程序范围讨论了19个模型的开发和实际应用。这三个模型能够复制GR流出。Water-21平衡模型的参数数量最少（7）。Hydrus-1D需要≤22个土壤液压特性的实质性参数化工作，但可以模拟不饱和的23个土壤水流过程。尽管SWMM具有大量参数（> 10），但它可以24模拟通过整个GR轮廓的水传输。此外，SWMM GR型号可以轻松地纳入SWMM的雨水模型框架中，因此它被广泛用于模拟GR实现的流域规模效应。限制GR的四个研究差距27模型应用并讨论：排水垫流量模拟，土壤28表征，蒸散估计和GR的规模效应。文献文件29在降雨事件的GR模拟中有希望的结果，但是，对全面GR系统进行30个长期监控和建模的关键需求仍然需要解释31个内部（基板）和外部（气象特征）系统对雨水的影响32管理。