本文選題：物聯(lián)網(wǎng) + 高精度測試�。� 參考：《計(jì)算機(jī)仿真》2014年11期

【摘要】：對空氣中的PM2.5顆粒污染物進(jìn)行準(zhǔn)確測試,有利于控制大氣污染。PM2.5顆粒較小,在風(fēng)速、大氣環(huán)境等復(fù)雜因素的影響下,PM2.5污染物擴(kuò)散過程在空氣中呈現(xiàn)高度的隨機(jī)性,污染物擴(kuò)散過程無法約束,污染物在空氣中呈現(xiàn)實(shí)時(shí)不均勻分布。傳統(tǒng)的物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下空氣PM2.5污染物檢測方法,僅僅對小區(qū)域的PM2.5測試結(jié)果進(jìn)行測試,通過把不同區(qū)域的結(jié)果進(jìn)行加權(quán)求平均,完成大區(qū)域檢測,沒有考慮擴(kuò)散過程中顆粒物的擴(kuò)散不均勻造成小區(qū)域測試結(jié)果的實(shí)時(shí)變化,測試結(jié)果不準(zhǔn)。提出采用多信號融合估計(jì)算法的物聯(lián)網(wǎng)框架下PM2.5高精度測試模型。建立粗糙集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,將所有的物聯(lián)網(wǎng)框架下PM2.5輸入到該模型中,輸出的結(jié)果是PM2.5高精度測試結(jié)果。針對PM2.5高精度測試結(jié)果來自于不同的區(qū)域,利用多信號融合估計(jì)方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行約束融合,得到PM2.5高精度測試非線性約束下的結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用改進(jìn)算法進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)框架下PM2.5高精度測試,能夠極大的提高測試的準(zhǔn)確性。
[Abstract]:The accurate measurement of PM2.5 particulate pollutants in the air is beneficial to the control of air pollution. PM2.5 particles are smaller, and the diffusion process of PM2.5 pollutants is highly random in the air under the influence of complicated factors such as wind speed, atmospheric environment, etc. The pollutant diffusion process can not be restrained, and the pollutant is distributed inhomogeneously in real time in the air. The traditional air PM2.5 pollutant detection method in the environment of Internet of things only tests the PM2.5 test results of the small area, through the weighted average of the results of different regions, completes the large area detection. The non-uniform diffusion of particles in the diffusion process does not take into account the real time variation of the test results in a small area, and the test results are inaccurate. A high precision PM2.5 test model based on the Internet of things (IoT) is proposed. The rough set neural network model is established and all PM2.5 is input into the model under the framework of the Internet of things. The output result is the PM2.5 high precision test result. According to the results of PM2.5 high precision measurement from different regions, the multi-signal fusion estimation method is used to fuse the data, and the results of PM2.5 high precision measurement under nonlinear constraints are obtained. The experimental results show that the accuracy of PM2.5 can be greatly improved by using the improved algorithm to test PM2.5 in the Internet of things framework.
【作者單位】： 山東理工大學(xué)商學(xué)院;
【基金】：基于節(jié)點(diǎn)企業(yè)狀態(tài)信息的供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)理及其預(yù)警支持系統(tǒng)研究(13YJAZH12)
【分類號】：TP391.44;TN929.5

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2091365