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基于LPWAN和AQI指数预测的空气质量监测系统 被引量：2
1
作者 张天娇 海涛 +2 位作者 王钧 黄孝平 招兴业 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第15期6558-6566,共9页
针对传统空气质量监测系统耗电量大、抗干扰能力差、稳定性不高以及空气质量指数(air quality index,AQI)预测精度不足等问题,设计了一种集低功耗广域物联网LPWAN、One-NET云平台和循环神经网络(gated recurrent unit,GRU)于一体的空气... 针对传统空气质量监测系统耗电量大、抗干扰能力差、稳定性不高以及空气质量指数(air quality index,AQI)预测精度不足等问题,设计了一种集低功耗广域物联网LPWAN、One-NET云平台和循环神经网络(gated recurrent unit,GRU)于一体的空气质量监测系统。系统采用光伏为主、市电为辅的混合模式供电;利用远距离无线电LoRa技术采集环境参数,集合云平台技术、麻雀搜索算法-变分模态分解-循环神经网络(sparrow search algorithm-variational mode decomposition-GRU,SSA-VMD-GRU)耦合模型实现远程监控和预测AQI指数。通过通信测试,结果表明通信距离1000 m内,通信率在96%以上,丢包率不超过4%。将采集到的特征参数用传统的GRU模型、VMD-GRU模型和本文提出的SSA-VMD-GRU模型进行训练、测试仿真和对比,结果表明SSA-VMD-GRU模型相较于传统的GRU模型和VMD-GRU模型对AQI指数有更好的预测效果,均方根误差分别减小了22.434、0.833,平均绝对误差分别减小了16.849、0.623,预测误差率在3%以内。该系统能够实现对空气质量的实时监控和AQI指数的精准预测,为准确发布空气质量预警提供借鉴。 展开更多
关键词 低功耗广域物联网 aqi指数预测 SSA-VMD-GRU模型 监测系统 光伏供电
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基于MLP和SARIMA的青岛市AQI预报模型 被引量：2
2
作者 马风滨 《科技创新与生产力》 2023年第1期62-67,共6页
为掌握青岛市空气质量变化特征,为空气质量管控提供参考,以2014—2021年青岛市空气质量指数月统计历史数据为基础,通过深度学习算法中的多层神经网络建立了AQI与PM_(2.5)等6个主要污染物的预报模型,对青岛市空气质量的影响因素进行研究... 为掌握青岛市空气质量变化特征,为空气质量管控提供参考,以2014—2021年青岛市空气质量指数月统计历史数据为基础,通过深度学习算法中的多层神经网络建立了AQI与PM_(2.5)等6个主要污染物的预报模型,对青岛市空气质量的影响因素进行研究,并基于SARIMA模型预测了各污染物的浓度值,结合污染物浓度预测值和预报模型对AQI值进行了预测。根据预测结果,给出了改善青岛市空气质量的建议。 展开更多
关键词 空气质量预报 空气质量指数 污染物 时间序列 多层感知机 SARIMA模型
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一种考虑风力作用的KNN城市AQI预测算法 被引量：5
3
作者 杨丰玉 王宝英 +2 位作者 陈英 冯涛 陈涛苹 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第6期1679-1682,1722,共5页
考虑风力对城市空气质量指数(AQI)的重要影响,基于KNN算法提出一种新的模型对城市AQI进行预测。该模型主要依赖于数据间的局部相似性和依赖性,再将风力因素对城市AQI的影响进行量化并加入到KNN预测结果中,得到最终预测结果。实验对九个... 考虑风力对城市空气质量指数(AQI)的重要影响,基于KNN算法提出一种新的模型对城市AQI进行预测。该模型主要依赖于数据间的局部相似性和依赖性,再将风力因素对城市AQI的影响进行量化并加入到KNN预测结果中,得到最终预测结果。实验对九个重点城市进行AQI预测,结果表明,该模型相较传统KNN方法预测得到的AQI值准确率大幅度提升,对城市AQI的预测具有指导意义。 展开更多
关键词 空气质量指数 K近邻 风力因素 预测
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基于神经网络优化的非线性灰色伯努利模型 被引量：1
4
作者 张智超 《黑龙江工业学院学报（综合版）》 2018年第3期64-68,共5页
非线性灰色伯努利模型广泛运用于非线性系统的预测,其预测精度很大程度上取决于参数的选择。试以线性规划的方法通过MATLAB求解其最优参数并针对非线性灰色伯努利模型预测残差以人工神经网络的方法进行修正。最后通过实际算例与GM(1,1)... 非线性灰色伯努利模型广泛运用于非线性系统的预测,其预测精度很大程度上取决于参数的选择。试以线性规划的方法通过MATLAB求解其最优参数并针对非线性灰色伯努利模型预测残差以人工神经网络的方法进行修正。最后通过实际算例与GM(1,1)和灰色Verhulst模型相比较证明本文所提供方法具有较好的实用性和有效性。 展开更多
关键词 灰色伯努利模型 神经网络 预测 aqi指数
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基于随机森林和神经网络的空气质量预测研究 被引量：10
5
作者 林开春 邵峰晶 《青岛大学学报（工程技术版）》 CAS 2018年第2期32-36,共5页
为更好的监测空气质量和重点污染源的浓度,本文基于随机森林和神经网络优化,建立了预测空气质量指数的模型。通过随机森林算法进行特征选择,选取最优特征子集,用获取的最优特征子集训练神经网络模型,进行空气质量指数预测,最后利用2017... 为更好的监测空气质量和重点污染源的浓度,本文基于随机森林和神经网络优化,建立了预测空气质量指数的模型。通过随机森林算法进行特征选择,选取最优特征子集,用获取的最优特征子集训练神经网络模型,进行空气质量指数预测,最后利用2017年气象和污染物浓度数据验证模型。验证结果表明,预测结果与实际值的相关系数达到0.82,空气质量等级预报的准确率提高到80.56%。与其他模型的预测效果比较结果表明,该模型可发现与青岛市空气质量密切相关的特征因子,并有较高的空气质量预测精度。该研究具有一定的实际应用价值。 展开更多
关键词 随机森林 神经网络 空气质量预测 特征选择
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基于空气质量指数与k近邻理论的居民用电负荷超短期预测研究 被引量：3
6
作者 林琳 潘龙懿 马超 《电子测量技术》 2018年第7期31-34,共4页
近年来,空气质量问题给人们的生产和生活带来严重影响,也影响到了电力系统的正常运行与维护,而电网负荷预测对电力系统的正常运行起着至关重要的作用,是电力调度部门的基础工作,对电力系统的经济运行有着指导作用。在考虑空气质量的影响... 近年来,空气质量问题给人们的生产和生活带来严重影响,也影响到了电力系统的正常运行与维护,而电网负荷预测对电力系统的正常运行起着至关重要的作用,是电力调度部门的基础工作,对电力系统的经济运行有着指导作用。在考虑空气质量的影响下,首先分析了空气质量对电网负荷预测的影响,然后将空气质量指数与电网负荷预测联系起来,根据实时负荷数据建立预测模型,并提出了一种电网负荷超短期预测k近邻算法进行求解,最后通过算例验证了所建模型及其算法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 空气质量指数 K近邻算法 负荷预测
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温岭市2017年城市环境空气质量预测 被引量：1
7
作者 李萍 陈奔 《环境与发展》 2017年第5期250-251,共2页
本文根据2013—2016年温岭城市环境空气质量数据,分析影响城市环境空气的因素,从污染结构等方面比较归纳了城市环境空气质量的时空间演化特征,并量化分析了城市环境空气质量变化,分别预测六项污染指标在2017年的变化趋势以及浓度范围。
关键词 环境空气质量指数(aqi) PM2.5浓度 预测
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