基于大数据分析的大气网格化监测质控技术研究

发布时间：2018-04-13 12:10

  本文选题：大数据 + 传感器　； 参考：《中国环境监测》2016年06期

【摘要】：基于对现阶段中国环境空气的污染特征及监测手段进行分析,研究了如何采用传感器技术进行大气污染防治网格化监测。对标物校准、训化校准、自适应校准、传递校准等校准质控技术进行了充分研究并基于此建立了自主学习神经网络算法的校准体系。为解决传感器应用过程中零点漂移、温度和湿度漂移、时间漂移等问题,利用大数据、基因算法成功开发出了智能数据修正模型,实现了低成本、高稳定、具有相当精度且可自动化运行的网格化监测体系。
[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.
【作者单位】： 河北先河环保科技股份有限公司;中国环境监测总站国家环境保护环境监测质量控制重点实验室;中国环境保护产业协会;
【分类号】：X831

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