本文選題：大數據 + 傳感器�。� 參考：《中國環(huán)境監(jiān)測》2016年06期

【摘要】：基于對現階段中國環(huán)境空氣的污染特征及監(jiān)測手段進行分析,研究了如何采用傳感器技術進行大氣污染防治網格化監(jiān)測。對標物校準、訓化校準、自適應校準、傳遞校準等校準質控技術進行了充分研究并基于此建立了自主學習神經網絡算法的校準體系。為解決傳感器應用過程中零點漂移、溫度和濕度漂移、時間漂移等問題,利用大數據、基因算法成功開發(fā)出了智能數據修正模型,實現了低成本、高穩(wěn)定、具有相當精度且可自動化運行的網格化監(jiān)測體系。
[Abstract]:Based on the analysis of environmental air pollution characteristics and monitoring methods in China at present, this paper studies how to use sensor technology to monitor air pollution prevention and control grid.The calibration quality control techniques such as calibration, training calibration, adaptive calibration and transfer calibration are fully studied. Based on this, a calibration system of autonomous learning neural network algorithm is established.In order to solve the problems of zero drift, temperature and humidity drift, time drift and so on in the process of sensor application, the intelligent data correction model is developed successfully by using big data and genetic algorithm, which realizes low cost and high stability.A gridded monitoring system with considerable accuracy and automation.
【作者單位】： 河北先河環(huán)�？萍脊煞萦邢薰�;中國環(huán)境監(jiān)測總站國家環(huán)境保護環(huán)境監(jiān)測質量控制重點實驗室;中國環(huán)境保護產業(yè)協會;
【分類號】：X831

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10 倫安，

本文編號：1744431