中国住宅室内空气质量长期监测数据MySQL数据库

发布时间：2020-06-08 03:27

【摘要】：致力于研究中国住户室内空气质量的研究者在进行突破性科学发现方面受到了前所未有的阻力。主要的原因在于,现在还不存在这样一种数据库,其中能够使得室内环境相关的长期监测时序数据(long-term monitoring time-series data,LMTD)被有效的管理、其数据准确性被有效保证和其易用性面向研究者。为了解决这个问题,本课题为此搭建了一个存有LMTD的MySQL数据库,该数据库能够使得LMTD被有效管理,其中的数据被进行有效的预处理,并且为了使得研究者能够简单地操作数据库,本课题特别为他们开发了一个图形化用户界面(graphic user interface,GUI)。本课题MySQL数据库中的LMTD的质量和准确性直接决定了数据库搭建的成败,因此数据预处理的方法和验证是本课题研究的重点。在这个方面,本课题发现和发明了一些用于过滤LMTD异常值和消除LMTD数据漂移的算法,以及判定这些算法有效性的衡量标准。来自新疆地区和天津地区的实例数据表明,目前提出的算法都能够有效过滤异常值和数据漂移。除此之外,数据和衡量标准还表明,对于任何特定地区、特定住户和特定时间段的LMTD片段,最有效的数据预处理算法一般不同,故本课题也基于这个衡量标准提出了对这些算法的选择机制,以使得对整体LMTD的预处理最为有效,而且这个算法选择机制已经被写成PHP程序,嵌入到了从My SQL数据库中获取数据的流程中。通过这些数据,研究者在我们的研究中作出了一些研究结果。
【图文】：

图２－１邋ＭｙＳＱＬ数据库结构逡逑图２－１展示了邋ＭｙＳＱＬ数据库的组成结构，一台服务器（本课题将ＰＣ机作逡逑

逑其异常值和噪声的表现不＿，但是都会对之后的数据分析产生偏转式的影响，甚逡逑至导致得到错误的研宄结果ｄ图３－１是温度数据产生明显错误异常值的例子，该逡逑数据截取霞新疆地区某一住户，灰色匡域是该住户室内正常的数据范围，即１５°Ｃ逡逑到３０°Ｃ的范围■，但是图中也有少w明显错误的数值，比如－５０Ｔ、５５°Ｃ和６０Ｘ，，逡逑这种数值是明显的数据异常，也称数据跳变。逡逑图３－２是甲醛数据产出明显错误异常值的例子，该数据截取自新疆某一住户，逡逑可以看出，该数据在２０１７年．１月有着明显的噪声数据，使其偏离周围值；在２０１７逡逑年７月有着明显的错误异常值数据。逡逑ＨＣＨＯ邋Ｒａｗ逡逑Ｉ－逡逑Ｅ逡逑？邋§逡逑？邋ＴＴ逡逑＿0逡逑Ｗ邋0逡逑ｔ邋■逡逑０）逡逑ｏ逡逑８邋§逡逑Ｏ逡逑２０１７／０１逦２０１７／０３逦２０１７／０５逦２０１７／０７逦２０１７／０９逦２０１７／１１逦２０１８／０１逡逑Ｄａｔｅ逡逑图３－２含＃：数据异；常值的甲醛浓度ＬＭＴＤ片段逡逑数据漂移是指传感器随着时间的推移，部件老化，使得其０值向上漂移的现逡逑象
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：X831;TP311.13

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本文编号：2702469