【摘 要】
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构建露天煤矿道路PM2.5监测预测系统是治理露天煤矿道路粉尘污染的重要途径之一。开展露天煤矿道路多源监测系统的构建研究和粉尘中PM2.5预测模型的研究工作,对于加快露天煤矿道路PM2.5监测预测系统的构建,有效控制道路粉尘中PM2.5所带来的污染,科学指导露天煤矿洒水降尘工作具有重要意义。当前露天煤矿道路PM2.5监测系统存在构建复杂,预测模型的构建及应用脱离实时数据的问题。为此,本文提出基于物联
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构建露天煤矿道路PM2.5监测预测系统是治理露天煤矿道路粉尘污染的重要途径之一。开展露天煤矿道路多源监测系统的构建研究和粉尘中PM2.5预测模型的研究工作,对于加快露天煤矿道路PM2.5监测预测系统的构建,有效控制道路粉尘中PM2.5所带来的污染,科学指导露天煤矿洒水降尘工作具有重要意义。当前露天煤矿道路PM2.5监测系统存在构建复杂,预测模型的构建及应用脱离实时数据的问题。为此,本文提出基于物联网平台和时间序列模型来构建露天煤矿道路PM2.5监测预测系统。通过分析露天煤矿道路粉尘的影响因素,分析多传感器监测节点的构建需求,基于APRUS适配器,构建多传感器兼容的监测节点。在物联网平台中实现监测数据的统计及可视化,构建了露天煤矿道路PM2.5监测系统。基于时间序列分析方法,构建了DES和ARIMA预测模型,通过引入风速,温度和空气相对湿度,构建了SARIMAX预测模型。通过对比三种模型的预测能力,SARIMAX预测模型效果更好。基于SARIMAX模型,设计露天煤矿道路PM2.5监测节点的预测方案,并对预测方案进行了实测及验证。该系统能连接多种传感器,多源数据统计及可视化功能符合露天煤矿道路PM2.5监测预测系统的需求。基于SARIMAX模型的PM2.5预测方案的MAPE为9.23%,预测方案可行性高,预测效果较好,监测节点的多源数据采集能力强,具有较好的应用前景。该论文有图61幅,表13个,参考文献67篇。
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