物联网框架下PM2.5高精度测试模型仿真分析

对空气中的PM2.5颗粒污染物进行准确测试,有利于控制大气污染.PM2.5颗粒较小,在风速、大气环境等复杂因素的影响下,PM2.5污染物扩散过程在空气中呈现高度的随机性,污染物扩散过程无法约束,污染物在空气中呈现实时不均匀分布.传统的物联网环境下空气PM2.5污染物检测方法,仅仅对小区域的PM2.5测试结果进行测试,通过把不同区域的结果进行加权求平均,完成大区域检测,没有考虑扩散过程中颗粒物的扩散不均匀造成小区域测试结果的实时变化,测试结果不准.提出采用多信号融合估计算法的物联网框架下PM2.5高精度测试模型.建立粗糙集神经网络模型,将所有的物联网框架下PM2.5输入到该模型中,输出的结果是PM2.5高精度测试结果.针对PM2.5高精度测试结果来自于不同的区域,利用多信号融合估计方法对数据进行约束融合,得到PM2.5高精度测试非线性约束下的结果.实验结果表明,利用改进算法进行物联网框架下PM2.5高精度测试,能够极大的提高测试的准确性.     

无线空气质量PM2.5测量系统的研究

近几年,随着工业化进程的不断加快,中国面临越来越严重的环境问题.基于环境监测的需要,设计了一种集光电检测技术、无线传感网络传输及计算机软件分析于一体的新型PM2.5监测系统,能够很方便地检测环境中漂浮的微小固体颗粒,形成针对PM2.5浓度的监测数据.测试系统可以在每天上午6时至12时,每小时整点测量一次数据,直接得到空气质量PM2.5值,当数值超过300μg/m3,系统会发出报警.在不同地点设置该系统,通过不同时间段的测量,即可形成关于PM2.5值的大数据系统,最后可对环境空气质量状况完成综合分析.本系统具有小型化、简便化、成本低廉、操作方便的优点,为其生活实用化提供了有利条件.     

汽车尾气PM2.5检测装置设计

针对我国机动车辆带来的大气PM 2.5污染越来越严重的问题,为了检测汽车尾气中的PM 2.5排放情况,对汽车尾气PM 2.5检测装置进行了设计。考虑到汽车尾气特有的流动特性和温度、湿度特点,采用了尾气收集箱加装温度控制单元来提高检测的精确性。对三种车型怠速工况下的PM 2.5的排放情况和收集箱温度进行了检测试验,试验结果表明：汽车尾气PM 2.5检测装置测量数据较为稳定,响应快,误差小。     

基于单片机的温湿度pm2.5检测仪

为让人们了解到空气质量,该设计利用单片机、温湿度传感器和PM2.5检测模块构成的检测仪,可将空气中温湿度、PM2.5浓度数据实时采集。检测仪分为温湿度检测与PM2.5检测两大部分,采用温湿度传感器DHT11检测空气中的温湿度参数,采用粉尘检测传感器GP2Y1010AU0F测量空气中的PM2.5浓度,然后将收集到的信号经过A/D转换为单片机可辨别的信号,最后在液晶显示屏上显示出数据,从而用来监测PM2.5的含量。     

汽车空气质量智能检测净化系统

为了定量检测和净化汽车空气质量,并方便用户远程查看和控制,有针对性地设计了汽车空气质量智能检测净化系统和Android手机APP应用软件.车内外的PM2.5检测系统和阵列气体传感器采集空气质量参数,Arduino处理器基于BP神经网络算法进行数据处理后自动调节空气质量,并通过HC-06蓝牙模块发送至Android手机APP,用户可在APP上查看空气质量并可手动调节.当车内PM2.5、CO、NO2、HCHO浓度高于警戒值时,车内负离子空气净化器自动开启;车外浓度高于警戒值时,关闭外循环风扇.试验表明,与现有装置相比,系统不仅能同时检测包括PM2.5、CO在内的多种有毒有害气体及颗粒,还具备在APP上远程查看和净化车内空气的功能.     

基于STM32的PM2.5检测系统设计

设计了一种智能型的细颗粒物(PM2.5)检测仪,其特点是成本低、具备测量基本环境参数(PM2.5、温湿度、紫外线强度)及报警的功能,非常适合家用。一旦发现颗粒物浓度达到损害身体的指标,系统会自动进行语音光报警,提醒用户该区域PM2.5浓度超标,需要戴上口罩或者尽快离开该区域。     

基于自组织递归模糊神经网络的PM2.5浓度预测

针对PM2.5浓度非线性动态变化的特点,提出了一种自组织递归模糊神经网络(self-organizing recurrent fuzzy neural network,SORFNN)方法预测PM2.5小时浓度。首先,通过分析影响PM2.5浓度的多种因素,利用主成分分析法(principal component analysis,PCA)筛选出与PM2.5浓度相关性较强的特征变量作为神经网络的输入变量。然后,根据ε准则和偏最小二乘算法(partial least squares,PLS)进行规则化层神经元的增删,实现递归模糊神经网络结构的自动调整,并采用学习率自适应的梯度下降算法调整模型中心、宽度和权值等参数,建立PM2.5预测模型。最后,利用典型非线性系统辨识和实际PM2.5浓度预测实验进行验证。实验结果表明,所设计的自组织递归模糊神经网络结构精简且预测精度高,较好地满足了PM2.5实时预测的要求。     

基于R语言的城市PM2.5影响因素分析

以R语言为数据分析的工具,基于相关分析和回归分析方法,对太原市PM2.5的影响因素进行分析。研究PM2.5与其他气态污染物之间的关系,探讨各气态污染物在PM2.5二次合成中的贡献;建立PM2.5和PM10的回归模型,方便通过PM10对PM2.5进行预测。结果显示:(1)太原市区空气污染物中,PM2.5和PM10相关性最强;(2)PM2.5和PM10回归分析得到回归模型为PM2.5=0.63PM10-11.76(R2=0.8427),回归方程拟合度较好;(3)PM2.5和其他气态污染物多元线性回归模型为PM2.5=0.24SO_2+20.08CO+11.54(R2=0.4844),拟合度检验效果一般,考虑三者之间还有其他因素的影响。     

AT89C51单片机的智能空气净化系统设计

基于 AT89 C51单片机设计了一个智能空气净化系统,可以实时监测空气中 PM2.5有害物质浓度并在浓度超出限制时发出警报,并自动清除PM2.5.给出了系统的总体设计要求、系统主要模块、系统中传感器、控制电路以及除尘模块的主要构成.对该系统除尘效果的实验表明,该系统对清除PM2.5、净化空气有良好的效果.     

基于APP的智能家居环境监测系统的设计与实现

设计并实现了一种基于APP的智能家居环境监测系统,实时监测室内CO、CO2、O3及PM2.5的浓度;当被检测气体或PM2.5浓度超过标准值时,系统会立即推送报警消息到用户的智能手机,提醒用户启动相应的空气净化程序对室内进行净化处理;系统利用MQ7、MG811、MQ131及GP2Y1010AU 4种气体检测传感器分别检测室内CO、CO2、O3及PM2.5的浓度,然后将污染气体及PM2.5浓度信息通过GPRS传送到后台服务器,智能手机端APP通过WIFI或3G查询后台服务器即可获取污染气体及PM2.5浓度信息;经实践证明,该系统所测得污染气体及PM2.5浓度的精确率达到98%,并能将浓度变化情况用曲线展示给用户,让用户方便及时地了解到室内环境状况。     

基于遗传算法与BP神经网络的PM2.5发生演化模型

PM2.5成为近年来大气问题研究的热点。本文以西安市（2013.01.01 2013.04.26）PM2.5的数据为基础,分析PM2.5的成因以及影响因素,运用遗传算法与BP神经网络构建西安市PM2.5的发生演化模型,通过实验验证该模型的有效性、通用性与可靠性。     

改进型卡尔曼滤波的PM2.5浓度预测系统

针对目前室内空气净化器功能单一、自动调节能力弱的特性,设计了一种改进型卡尔曼滤波对PM2.5浓度进行预测的系统,为净化器提供可靠的调节参数.选用S3C2440芯片,通过外设采集PM2.5浓度和温度,以及对历史数据进行分析.通过改进型卡尔曼滤波对历史数据、PM2.5浓度以及温度进行融合,可以准确得到下一时刻的浓度值.测试结果表明:系统运行稳定,算法跟踪效果明显,鲁棒性强,可以准确预测出下一时刻的PMV2.5浓度,并且预测误差在2.0％以内,满足设计要求.     

求购信息

求购:传感器 周铭bluespirit_mzb@263.net 风速传感器（0.1～5m/s）,可吸入物颗粒传感器（PM10、PM2.5）,放射性氡传感 器,空气负离子传感器,微生物传感器（溶血性链球菌HS/细菌总数BT测量）求购:位移传感器 任晨晓xiao-xiao2000@263.net     

2015年中国PM2.5浓度遥感估算与时空分布特征

以PM2.5污染物为主的大气污染对社会的可持续发展及人类健康带来了严峻的挑战,厘清我国PM2.5污染物的空间分布特征及演变规律,对于PM2.5污染物的区域联防联控具有重要的意义。基于MODIS卫星的气溶胶产品、气象基础数据以及PM2.5污染物实测站点监测数据,构建地理加权回归模型,对2015年中国PM2.5污染物浓度进行了模拟估算,对PM2.5污染物浓度的空间分异格局及季节演化特征进行分析。结果表明：①2015年全国PM2.5浓度整体表现出明显的空间地带性分异特征。北方PM2.5污染物浓度明显高于南方,中部明显高于东部与西部;②4个季度PM2.5浓度表现出明显的季节适应性演化特征。第四季度PM2.5污染最重,第三季度和第一季度次之,第二季度最低,最大值出现在第四季度（165 μg/m³）,最小值出现在第二季度（4.3 μg/m³）。③通过多因子构建的地理加权回归模型估算的PM2.5浓度具有较高的模拟精度,第一至第四季度的相对误差分别为10.2%、7.0%、9.3%和8.6%。     

北京PM2.5排放量估算及预测——以秸秆燃烧为例

PM2.5是造成雾霾天气、降低能见度,影响交通安全的主要因素,近年来受到人们的高度重视。农作物秸秆燃烧是PM2.5重要的来源之一。本文以秸秆燃烧为例,通过经验系数法估算了北京2005-2012年PM2.5排放量,结果表明:农作物秸秆燃烧产生的PM2.5排放总量随着年份的增加呈波动性上升趋势     

基于注意力机制的PM2.5多阶图卷积网络推断模型

细颗粒物（PM2.5）与大气环境和人类生活息息相关。城市中PM2.5监测站数量有限,无法提供细粒度PM2.5浓度,而大多数现有的PM2.5浓度推断方法缺乏根据动态时空特征建立多阶相关系数矩阵的能力。为此提出了一种基于注意力机制的PM2.5多阶图卷积网络推断模型（MOSTGCNInf）。该模型在利用图神经网络提取特征关系的同时,采用注意力机制动态构建多阶节点的注意力系数矩阵,并进行时空特征融合来提升PM2.5浓度推断效果。在公开数据集上进行了对比实验,使用准确率和F1值作为评价指标,并通过消融实验验证了方法的有效性。实验结果表明,MOSTGCNInf对PM2.5浓度推断结果有提升作用。     

基于改进型PSO的模糊神经网络PM2.5浓度预测

为科学合理地预测大气污染物PM2.5颗粒物浓度变化规律,分析PM2.5颗粒物浓度变化历史数据,综合判断外部条件(温度、风速、天气状况)和内部条件(其它污染物的浓度)对PM2.5颗粒物浓度变化的影响.采用一种改进型PSO优化的模糊神经网络,将粒子群算法与模糊神经网络进行融合,发挥PSO算法全局寻优的特点,预测PM2.5颗粒物浓度的变化规律.对某市2013年PM2.5颗粒物浓度进行预测和验证,验证结果表明,该算法具备良好的预测精度.     

基于多元回归分析的PM2.5预测研究

PM2.5对人体健康和大气环境质量的影响众所周知,分析、预测PM2.5浓度对污染天气防治与干预有着非常重要的作用。利用灰色关联度、多元回归分析等方法对全国各大城市空气质量进行了研究,分析了影响PM2.5浓度的主要因素并进行了影响程度排序,构建了PM2.5预测模型并进行了预测实践,为我国环境空气质量预报和污染天气防治干预提供了有效的决策信息。     

新型现代有轨电车内PM2.5浓度实时监测系统设计

设计了一种新型的基于GPRS的现代有轨电车内PM 2.5浓度实时监测系统.系统包括车载硬件终端和中心平台,车载硬件终端实现对电车内PM 2.5浓度数据采集;中心平台以TCP协议的Socket通信为基础,采用Visual Basic软件设计,能实时显示和记录车内PM 2.5浓度的动态曲线以及历史数据.车载硬件终端与中心平台间采用GPRS网络模块SIM900A通信.该系统通过与车内空气净化器组合使用,可提高车内空气质量.     

PM2.5细颗粒物凝并的计算流体力学模拟

随着我国城市化和工业化进程日益加快,PM2.5细颗粒物污染己成为突出的环境问题,采用凝并技术使小颗粒凝并为大颗粒成为提高除尘效率、降低PM2.5细颗粒物排放的主要途径。本文采用计算流体力学(CFD)群体平衡模型及自由分子凝并核模拟了细颗粒物的凝并过程,分析了凝并器出口粒径分布的动态演化规律,考察了停留时间及凝并器入口固含率对凝并效果的影响。模拟结果表明,凝并器出口处的平均粒径经历了一个从零开始逐渐增大后趋于稳定的演化过程:在入口固含率为10的条件下,颗粒粒径越小,凝并效果越显著,当入口颗粒粒径增大至2.0μm时,颗粒的凝并几乎可以忽略;凝并器出口平均粒径近似与入口固含率的1/3次方及细颗粒物在凝并器中的平均停留时间成正比。