基于RBF神经网络的PM2.5检测方法

发布时间：2017-12-06 07:14

  本文关键词：基于RBF神经网络的PM2.5检测方法

  更多相关文章： PM. 激光衍射 RBF神经网络 夫琅禾费衍射

【摘要】：针对现有PM2.5检测装置存在的自动化程度低,检测重复性差、有介质材料消耗等问题,设计了一套基于夫琅禾费衍射理论的激光衍射PM2.5检测系统。通过采用RBF(Radial Basis Function)神经网络对多路激光微粒子衍射信号进行建模计算,有效提高了系统的检测精度和自学习能力;对于系统中光电探测器输出的多路微弱信号,采用信号独立放大、分组采集和通道校准新方法,实现了多路微弱信号的精确调理和实时采集。仿真和实验结果表明,所设计的PM2.5检测系统有效克服了常规检测系统存在的问题,检测精度高,达到了设计要求。
【作者单位】： 东北大学信息科学与工程学院;
【分类号】：X513;TP183
【正文快照】： PM2.5,也称可入肺颗粒物,是指大气中空气动力学直径小于或等于2.5μm的颗粒物[1],是雾霾天气的罪魁祸首,对人们健康构成严重威胁,因此开展PM2.5环境质量检测研究是一项重要而有意义的工作。目前,国内外大多采用手动式重量法检测PM2.5[2,3],但自动化程度低,检测重复性差,易产生

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 颜勇,郦建强,陆桂华,杨晓华,杨志峰;环境质量综合评价的RBF网络方法[J];河海大学学报(自然科学版);2005年01期

2 夏继伟;栾航;吴晶;;基于RBF神经网络的港口大气污染预警研究模型[J];商业文化(学术版);2007年07期

3 李磊;李剑;马建华;;RBF神经网络在土壤重金属污染评价中的应用[J];环境科学与技术;2010年05期

4 王佳;于军琪;郭春燕;;基于粗糙集—RBF网络的水环境质量评价方法[J];计算机工程与应用;2009年13期

5 吴耀国,王卫,王超,王惠民;非饱和RBF中氮转化及其环境效应的实验研究[J];西北工业大学学报;2004年05期

6 李磊;孙卉;翟秋敏;郭志永;;RBF神经网络在平顶山市地表水评价中的应用[J];安徽农业科学;2008年26期

7 王玉田,汪翔,金海龙;基于RBF网络的光纤荧光海水叶绿素a含量在线监测系统的研究[J];光学与光电技术;2003年05期

8 于t，

本文编号：1257772