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基于深度学习的PM_(2.5)预测方法研究——以苏州市为例
被引量：
4
1
作者
周聪
周越
《绿色科技》
2024年第12期178-183,196,共7页
研究苏州市空气质量与气象因素的关系,基于不同深度学习模型高效准确预测苏州市PM_(2.5)浓度,为大气污染治理和风险规避提供科学依据。使用2014-2022年的空气质量和气象监测历史数据,使用RNN、LSTM、GRU 3种深度学习神经网络模型,对比...
研究苏州市空气质量与气象因素的关系,基于不同深度学习模型高效准确预测苏州市PM_(2.5)浓度,为大气污染治理和风险规避提供科学依据。使用2014-2022年的空气质量和气象监测历史数据,使用RNN、LSTM、GRU 3种深度学习神经网络模型,对比不同模型在不同时间步长下预测PM_(2.5)浓度的性能表现,并对不同特征因子的重要性进行分析。结果表明:不同时间步长下模型的预测性能高低比较为:GRU>LSTM>RNN,GRU模型在时间步长为40时预测性能最优,测试集取得的平均绝对误差、均方根误差、归一化均方根误差分别为8.68、11.50、0.10。与PM_(2.5)相关程度较高的特征为PM_(10)、空气质量等级、空气质量指数,是预测模型的重要特征;风力、天气等特征虽然与PM_(2.5)相关性程度较低,但是却能显著地提升模型性能,因此也为重要特征;而最高温度、最低温度、风向为不重要特征。
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关键词
PM_(2.5)浓度预测
RNN
LSTM
GRU
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职称材料
基于LoRa网络的实验室多节点安全监测与预警系统
被引量：
1
2
作者
秦海亭
金传双
+2 位作者
刘东升
王博伟
周塔
《实验室研究与探索》
北大核心
2025年第6期217-221,233,共6页
为了提升实验室安全监测与预警能力,开发了一套基于LoRa网络的多节点实验室安全监测与预警系统。该系统由1个主控节点和3个子节点组成。主控节点负责火焰检测和门禁识别,而子节点则配置了温湿度、火焰和一氧化碳等传感器。子节点通过LoR...
为了提升实验室安全监测与预警能力,开发了一套基于LoRa网络的多节点实验室安全监测与预警系统。该系统由1个主控节点和3个子节点组成。主控节点负责火焰检测和门禁识别,而子节点则配置了温湿度、火焰和一氧化碳等传感器。子节点通过LoRa网络将各类传感器的实时数据传输至主控节点,主控节点利用NB-LoT和WiFi模块,通过MQTT协议将数据上传至云端。云端对数据进行分析。并评估安全状况。一旦发现火灾隐患,系统将立即发出预警信息。通过开发的阿里云Web端和机智云手机端APP,以便用户调整传感器的阈值,实现对实验室环境的远程监测和控制。系统测试结果表明,该系统能够很好地感知实验室的复杂环境数据,适用于面向不同类型的实验室,具有广泛的应用前景,同时,各节点独立运行,安装简便,显著提升了系统的使用范围。
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关键词
远距离无线电模块
实验室安全监控
云端协同
信息感知
多节点通信
机器视觉
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职称材料
题名
基于深度学习的PM_(2.5)预测方法研究——以苏州市为例
被引量：
4
1
作者
周聪
周越
机构
江苏科技大学苏州理工学院电气与信息工程学院
出处
《绿色科技》
2024年第12期178-183,196,共7页
基金
江苏省高等学校基础科学(自然科学)面上项目(编号:21KJB170008)
张家港市社会发展技术创新研究项目(编号:ZKS2102)
江苏科技大学苏州理工学院科研启动项目(编号:1032102221)。
文摘
研究苏州市空气质量与气象因素的关系,基于不同深度学习模型高效准确预测苏州市PM_(2.5)浓度,为大气污染治理和风险规避提供科学依据。使用2014-2022年的空气质量和气象监测历史数据,使用RNN、LSTM、GRU 3种深度学习神经网络模型,对比不同模型在不同时间步长下预测PM_(2.5)浓度的性能表现,并对不同特征因子的重要性进行分析。结果表明:不同时间步长下模型的预测性能高低比较为:GRU>LSTM>RNN,GRU模型在时间步长为40时预测性能最优,测试集取得的平均绝对误差、均方根误差、归一化均方根误差分别为8.68、11.50、0.10。与PM_(2.5)相关程度较高的特征为PM_(10)、空气质量等级、空气质量指数,是预测模型的重要特征;风力、天气等特征虽然与PM_(2.5)相关性程度较低,但是却能显著地提升模型性能,因此也为重要特征;而最高温度、最低温度、风向为不重要特征。
关键词
PM_(2.5)浓度预测
RNN
LSTM
GRU
Keywords
PM_(2.5)concentration forecasting
RNN
LSTM
GRU
分类号
X513 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
基于LoRa网络的实验室多节点安全监测与预警系统
被引量：
1
2
作者
秦海亭
金传双
刘东升
王博伟
周塔
机构
江苏科技大学苏州理工学院电气与信息工程学院
合肥工业
大学
电气与
自动化
工程
学院
出处
《实验室研究与探索》
北大核心
2025年第6期217-221,233,共6页
基金
教育部“春晖计划”项目(HZKY20220133)
江苏省自然科学基金面上项目(BK20241831)。
文摘
为了提升实验室安全监测与预警能力,开发了一套基于LoRa网络的多节点实验室安全监测与预警系统。该系统由1个主控节点和3个子节点组成。主控节点负责火焰检测和门禁识别,而子节点则配置了温湿度、火焰和一氧化碳等传感器。子节点通过LoRa网络将各类传感器的实时数据传输至主控节点,主控节点利用NB-LoT和WiFi模块,通过MQTT协议将数据上传至云端。云端对数据进行分析。并评估安全状况。一旦发现火灾隐患,系统将立即发出预警信息。通过开发的阿里云Web端和机智云手机端APP,以便用户调整传感器的阈值,实现对实验室环境的远程监测和控制。系统测试结果表明,该系统能够很好地感知实验室的复杂环境数据,适用于面向不同类型的实验室,具有广泛的应用前景,同时,各节点独立运行,安装简便,显著提升了系统的使用范围。
关键词
远距离无线电模块
实验室安全监控
云端协同
信息感知
多节点通信
机器视觉
Keywords
long range radio module
laboratory safety monitoring
cloud collaboration
information sensing
multi-node communication
machine vision
分类号
TP368.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的PM_(2.5)预测方法研究——以苏州市为例
周聪
周越
《绿色科技》
2024
4
在线阅读
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职称材料
2
基于LoRa网络的实验室多节点安全监测与预警系统
秦海亭
金传双
刘东升
王博伟
周塔
《实验室研究与探索》
北大核心
2025
1
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职称材料
已选择
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