6篇关于空气质量的计算机毕业论文

今天分享的是关于空气质量的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到空气质量等主题,本文能够帮助到你

空气质量监测无线传感器网络数据可视化技术研究

这是一篇关于可视化分析,空气质量,百度地图,克里金插值算法的论文, 主要内容为随着国家经济结构的转型,推动经济高质量发展,中国对于环境保护越来越重视,中共十八大更是提出“美丽中国”这一发展理念。我国迫切需要应用现今快速发展的信息化平台,更智能化的对环境信息进行监测,从而实行相应的保护政策。空气质量的优劣直接关系到人民的日常生活,对人们的身心健康有着直接的影响,因此构建智能化的系统来对空气质量数据进行监测管理与可视化分析十分必要。通过部署在各区域的空气质量监测传感器,采集到多种数据包并进行解析,数据先缓存到云端Redis数据库,每天固定时间再传输到云端MySQL数据库,实现持久化存储。为了更好地利用这些获取到的网络数据,构建了一个基于web的空气质量监测无线传感器网络数据可视化系统进行应用,系统实现实时动态更新。系统构建目的主要是为了更便捷进行数据管理以及寻求更为精确的实时可视化技术。系统为B/S架构,采用Spring Boot框架搭建微服务实例,Vue框架实现用户端页面开发,其中的Axios插件进行数据交互。在本系统中,主要模块为设备监控管理模块、数据监控下载模块、可视化开发模块、数据交互模块等。其中可视化开发是系统的最主要的模块,采用Echarts实现用户端web实时可视化开发,负责实现折线图、柱状图、饼状图等基础图形开发展示。同时集成百度地图、Openlayers实现地图实时可视化。在算法方面,采用基于方格与距离的聚类进行实时在线点聚合开发,采用delaunay三角网算法进行污染源地域实时可视化研究,也采用普通克里金插值算法进行实时空间可视化分析。最后我们对系统中各种实时可视化技术实现的结果进行分析。系统移植性能很强,兼容市面上绝大部分的浏览器,可以根据用户要求进行不同地区与不同类型的监测要求进行应用,还开发了安卓移动端APP,以便随时随地查看实时最新数据与简单的数据可视化结果。系统的实现主要以目前采集到的沈阳地区空气质量监测数据为基础来进行可视化展示与分析。

乌海矿区空气质量监测及预警系统设计与实现

这是一篇关于空气质量,监测预警,MySQL数据库,前后端开发,深度学习的论文, 主要内容为随着乌海矿区煤炭资源的大规模、高强度开采,加剧了土壤的破坏和岩石的侵蚀,使得大量矿体表层土壤剥落,地表植被遭到严重破坏,矿区沙尘天气明显加剧,这对矿区及其周边环境质量产生了严重影响。因此,本文围绕乌海矿区空气质量开展相应的监测及预警科研工作,最终针对乌海矿区设计实现一款基于深度学习模型的空气质量监测及预警系统。本系统主要包含三大部分:数据的爬取和存储模块,基于深度学习的空气质量预测模块以及前后端开发模块。为了更好地实现上述模块的功能,本文采用统一建模语言UML绘制系统功能用例图来对系统功能内容进行梳理,系统主要包括个人中心模块、主界面模块、实时监测模块、历史数据模块以及空气质量预测模块。本系统所采用的数据主要包括空气质量数据和气象数据,由于所需数据量较大、种类较多,因此采用Scrapy数据爬取技术和My SQL数据库技术来设计实现数据爬取及存储系统;采用SQLAlchemy架构作为对象关系映射(ORM)以此来设计My SQL数据库并建立数据表用以对用户数据、空气质量数据、气象数据、监测站点信息以及网页信息的存储。系统还采用Flask框架来搭建系统后端服务器以完成系统内部的逻辑处理和数据通信,采用Vue框架来设计前端显示页面。在开展预测模型研究方面,首先对数据进行预处理操作,建立相应的数据训练集和测试集,然后对天气因子具进行相关系数分析,并通过信息熵、灰色关联分析法实现对预测因子的选择。本文选择采用深度学习算法RNN和LSTM来对空气质量预测模型进行研究,循环神经网络RNN能够根据当前输出和历史输入得出相关性从而对序列数据进行建模,但是由于一个隐藏层的表示能力有限,因此,选择构建深度循环神经网络(DRNN)和深度长短时间记忆神经网络(DLSTM)预测模型,通过改变隐藏层数目和隐藏层单元的个数来确定最优预测模型。最终的仿真结果表示,DLSTM的预测结果优于DRNN,预测准确度高达92.85%,该模型具有较好的应用价值,结合开发的空气质量监测及预警系统,能够准确预测乌海矿区多种空气污染物浓度数值及变化趋势。最后完成本系统测试和部署工作,测试结果表明系统的各项功能和性能参数都能达到应用标准,本系统为环保部门实现空气污染的有效治理提供可行参考,从而为乌海矿区生态安全提供强有力的技术支撑,对于规范矿区的生产,加快矿区的生态恢复具有十分重要的意义。

包头市空气质量状况（2011-2015）及其与气象条件的关系

这是一篇关于包头市,空气质量,污染物,气象条件,相关性分析的论文, 主要内容为2015年入冬以来,包头市共发生4次重污染天气过程,先后发布了3次预警。严峻的环境形势下,说清包头市空气质量状况,研究气象条件对污染物扩散的影响程度十分必要。本文通过多个角度分析包头市空气质量变化情况,并利用SPSS软件对污染物浓度与气象条件进行相关性分析,讨论的其影响程度,基本结论如下：(1)包头市大气污染形势依然严峻,可吸入颗粒物、细颗粒物仍然是我市主要污染物,对我市空气质量影响较重。污染物月变化结果显示除臭氧以外,其余5项污染物均在采暖季浓度较高,臭氧夏季明显高于其他季节。(2)在相关性分析中,气温对SO2和CO在秋冬季有明显的负相关影响,与03浓度呈正相关性；气压对SO2、03、PM25产生负相关性影响；风速对SO2、C0、以及春冬季的PM2.。有负相关性影响；在冬季,6种污染物均随湿度增大而浓度增大,总云量在春、冬季对PM10和PM2.5的均产生正相关影响；降水量对污染物的削减作用对PM2.5、PM10和CO影响也不算显著,而与SO2浓度负相关性较为显著。总体来说,6项污染在不同季节中气象条件的影响程度并不一致,不同季节差异明显,不能简单的概括为某一种气象参数对污染的作用的是一定的。

基于HTML5+CSS3移动端空气质量APP的设计与实现

这是一篇关于空气质量,移动应用,HTML5,CSS3的论文, 主要内容为本文设计的空气质量APP是在Android系统上运行的。在“智慧城市”和“互联网+”的背景下,人们更加关注“健康”这个话题,日常出行的天气情况也正逐渐成为被关注的焦点。互联网技术不断应用到生活中的各个层面,在人们以后的日常活动中,健康对于公众来说越来越重要。本文设计的空气质量APP不仅能够给用户显示日常的气象信息,还可以提供用户所在城市位置的空气质量、水质、污染源等相关信息。空气质量APP的设计实现有利于监督相关环保部门和企业单位不作为以及提高公众的环保健康意识。本文介绍了空气质量APP的开发背景和意义、主要工作内容、涉及到的技术、需求分析、功能分析、数据库设计和系统架构。本文的数据来源于网络爬虫爬取各个城市环保局网站上数据(最原始的数据是通过监测点传感器节点获取),这些数据将在地图上显示。数据最后是在后台Web端处理,后台Web端可以看到当前用户量以及数据响应速率等相关信息。本文的侧重点在于利用HTML5实现不同页面数据动画跳转以及CSS3实现动画特效。在客户端,采用了Bootstrap框架和FullPage插件多屏轮播显示各模块的数据,实现了数据动态加载以及消息推送、用户反馈、确定空气污染源位置等功能。本文在现有的移动应用设备自带的气象功能基础上,在用HTML5和CSS3实现移动端APP的功能前提下,还解决了如下问题:1)改进了传统移动设备系统自带的气象功能页面数据显示单一,并且实现在不同屏幕尺寸大小的移动设备上数据显示的自适应布局。2)在使用FullPage插件(结合Bootstrap框架时)多屏轮播显示不同类型数据时,解决了右边距不能全部覆盖整个屏幕的Bug。3)当用户在同一时刻请求访问达到一定数量时,可以对JS脚本代码优化设计提高系统响应速度来提升用户体验效果。经测试,用HTML5和CSS3实现的页面能够达到页面良好的兼容性并实现酷炫的页面跳转特效。按分层思想设计的空气质量APP符合高内聚低耦合的原则,具有重复使用价值。