【摘 要】
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目前国家用于空气质量监测的空气质量监测中心站建设成本过高,导致无法进行密集部署,实现环境监测设备的网格化部署,需要降低环境监测硬件成本,利用广泛布点取得海量数据,提
【机 构】
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浙江嘉科信息科技有限公司,浙江嘉兴,314000上海帝捷电子科技有限公司,上海,200000;
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目前国家用于空气质量监测的空气质量监测中心站建设成本过高,导致无法进行密集部署,实现环境监测设备的网格化部署,需要降低环境监测硬件成本,利用广泛布点取得海量数据,提出了利用光散射法颗粒物传感器采集到的监测数据,采用基于改进BP神经网络方法进行训练,建立传感器实际测量值、天气等影响因素与监测站标准值的映射关系,实现空气颗粒物校校准模型;通过理论分析及实验对比结果表明,基于BP神经网络算法构建的模型在空气颗粒物指数的评价上具有较好的精度和泛化能力,为科学、准确的精细化城市空气颗粒物指数评价和管控提供了可能.
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