【摘要】：隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長(zhǎng)和城市人口的迅速膨脹,城市空氣污染問題日益嚴(yán)重,空氣質(zhì)量的監(jiān)測(cè)及其變化趨勢(shì)已經(jīng)越來越引起人們的關(guān)注。對(duì)空氣質(zhì)量的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和趨勢(shì)變化進(jìn)行研究分析,對(duì)居民的生活健康具有重要的意義。論文先從硬件部分以STM32為主處理器設(shè)計(jì)了一個(gè)具有溫濕度、紫外線PM2.5、PM10和SO2測(cè)量功能的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)不但可以在屏幕上顯示當(dāng)前空氣質(zhì)量各項(xiàng)參數(shù),而且還可以通過手機(jī)與設(shè)備上的藍(lán)牙模塊連接來獲得當(dāng)前測(cè)量的參數(shù)。硬件部分主要涉及了DHT11、紫外線、PM2.5、PM10、SO2傳感器模塊電路、LCD顯示電路、電源模塊電路等電路的設(shè)計(jì),完成了系統(tǒng)的硬件開發(fā)。在系統(tǒng)硬件確立之后,在keil集成開發(fā)環(huán)境上運(yùn)用模塊化程序設(shè)計(jì)的方法根據(jù)各個(gè)模塊的不同驅(qū)動(dòng)原理,運(yùn)用C語言編程來驅(qū)動(dòng)各個(gè)模塊的正常工作。跟一般的小范圍監(jiān)測(cè)空氣質(zhì)量系統(tǒng)相比,本文的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)加上了AQI這個(gè)參數(shù),它可以讓我們更加直觀的認(rèn)識(shí)到當(dāng)前的空氣質(zhì)量狀況。為了求解當(dāng)天的AQI,我們運(yùn)用SPSS這個(gè)軟件來分析AQI與影響它的六個(gè)因子之間的相關(guān)性,找出其中相關(guān)性最為顯著的三個(gè)因素,建立了一個(gè)多元回歸模型來求解當(dāng)天的AQI。然后把這個(gè)模型導(dǎo)入到STM32中,通過測(cè)量其中幾個(gè)自變量來計(jì)算出AQI。在這個(gè)回歸模型的基礎(chǔ)上,結(jié)合該市2014年12月份到2015年三月份的氣象數(shù)據(jù)和大氣環(huán)境數(shù)據(jù),首先基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的角度建立預(yù)測(cè)模型,然后又從BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的角度同樣建立一個(gè)預(yù)測(cè)模型,最后拿同樣的預(yù)測(cè)樣本去測(cè)試哪一個(gè)模型更準(zhǔn)確,經(jīng)過對(duì)比兩個(gè)預(yù)測(cè)模型得出的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果后發(fā)現(xiàn),RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)的精度要高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。
【學(xué)位授予單位】：遼寧科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：X831

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7 吳q氏，

本文編號(hào)：2522777