基于深度学习的地铁站室内环境预测系统研究
这是一篇关于地铁站,卡尔曼滤波,空气质量预测,可视化系统的论文, 主要内容为地铁作为缓解城市交通拥堵问题的重要交通形式,在大、中型城市的公共交通系统中占据着越来越重要的地位。但随着乘坐人数的增多,地铁站室内空气质量污染的问题也越来越严重。因此,地铁站工作人员为了监测地铁站的污染物,安装了硬件环境传感器对污染物进行常规监测和测量。但是随着时间的推移,环境传感器可能会出现故障。那么有故障的传感器无法提供准确的数据并且会使得通风控制系统出现通风量不足或者过剩,最终导致地铁污染严重或能耗浪费。基于上述的一系列问题,本文提出可以搭建一套可视化系统。为了能够快速发现和应对地铁站室内空气污染问题,搭建一套可以使用历史空气质量监测数据来预测未来一段时间空气质量的可视化系统,这既可以为地铁站室内空气质量改善和防治带来一定帮助,又可以为地铁通风空调系统的有效控制提供数据支撑。本文主要工作如下:(1)本文设计地铁站室内空气质量数据采集系统并将卡尔曼滤波算法融入到该数据采集系统中来提高数据采集的精度。同时利用采集到的环境数据进行相关性分析,为接下来的空气质量预测做好准备。(2)针对地铁室内环境预测问题,本文提出了基于注意力机制的CNN-ILSTM的地铁环境预测模型。该模型通过对传统的LSTM网络进行改进,结合多个一维CNN和注意力机制,搭建混合深度学习框架。基于地铁站室内空气质量数据进行实验评估分析,实验结果表明该模型可以有效地预测空气污染状况。在基于混合深度学习架构研究基础上,本文进一步提出了一种基于TVFEMD-ISSA-LSTM的地铁室内环境预测模型。该模型采用改进的智能算法优化LSTM网络,结合时变滤波经验模态分解(TVFEMD)算法来构建预测模型。基于地铁站室内空气质量数据实验结果表明,该模型与前述混合深度学习模型相比,其空气污染预测性能更优。(3)以CNN-ILSTM-attention算法和TVFEMD-ISSA-LSTM算法为基础,结合Spring Boot、Java Sript、Vue和My SQL等技术,设计实现地铁站室内空气质量预测可视化系统。
基于GCN-LSTM的空气质量预测系统的设计与实现
这是一篇关于空气质量预测,数据缺失处理,系统设计与实现,LSTM,网格化监测的论文, 主要内容为近年来随着我国经济实力的快速发展,不可避免的带来了一定的环境污染问题,尤其是大气污染。这些环境污染问题已经给人民群众的生活质量和我国经济的快速发展造成了一定的影响。为了能够快速发现和应对空气污染问题,一些地区已经开始采用空气质量的网格化监测技术来加强对环境情况的监测与管控。所以,为了能够更好的利用网格化监测技术带来的大量数据,提前发现空气污染情况,搭建一套可以使用历史空气质量监测数据来预测未来一段时间空气质量的可视化系统,是可以为我国的环境治理工作带来一定帮助的。本文的主要工作如下:(1)收集整理沈阳市浑南区18个位于空气质量网格化监控中的微型监测站的6种空气中污染物(PM2.5,PM10,O3,CO,NO2,SO2)浓度数据并进行数据预处理。(2)在分析了空气中污染物浓度数据中缺失记录前后的数据特征的基础上提出了一种融合双向GRU的空气质量数据缺失填补算法(Bi-GRU),填补算法相比以往研究中的线性插值填补算法表现更优。(3)考虑到网格化监测中各个微型监测站之间的空间关联,提出了一种基于GCN-LSTM的空气质量预测算法,GCN-LSTM算法在空气质量预测方面相比于传统的LSTM算法表现更优。(4)以Bi-GRU算法和GCN-LSTM算法为基础,结合Spring Boot,Vue和Redis等技术,搭建并测试空气质量预测系统。
基于深度学习的地铁站室内环境预测系统研究
这是一篇关于地铁站,卡尔曼滤波,空气质量预测,可视化系统的论文, 主要内容为地铁作为缓解城市交通拥堵问题的重要交通形式,在大、中型城市的公共交通系统中占据着越来越重要的地位。但随着乘坐人数的增多,地铁站室内空气质量污染的问题也越来越严重。因此,地铁站工作人员为了监测地铁站的污染物,安装了硬件环境传感器对污染物进行常规监测和测量。但是随着时间的推移,环境传感器可能会出现故障。那么有故障的传感器无法提供准确的数据并且会使得通风控制系统出现通风量不足或者过剩,最终导致地铁污染严重或能耗浪费。基于上述的一系列问题,本文提出可以搭建一套可视化系统。为了能够快速发现和应对地铁站室内空气污染问题,搭建一套可以使用历史空气质量监测数据来预测未来一段时间空气质量的可视化系统,这既可以为地铁站室内空气质量改善和防治带来一定帮助,又可以为地铁通风空调系统的有效控制提供数据支撑。本文主要工作如下:(1)本文设计地铁站室内空气质量数据采集系统并将卡尔曼滤波算法融入到该数据采集系统中来提高数据采集的精度。同时利用采集到的环境数据进行相关性分析,为接下来的空气质量预测做好准备。(2)针对地铁室内环境预测问题,本文提出了基于注意力机制的CNN-ILSTM的地铁环境预测模型。该模型通过对传统的LSTM网络进行改进,结合多个一维CNN和注意力机制,搭建混合深度学习框架。基于地铁站室内空气质量数据进行实验评估分析,实验结果表明该模型可以有效地预测空气污染状况。在基于混合深度学习架构研究基础上,本文进一步提出了一种基于TVFEMD-ISSA-LSTM的地铁室内环境预测模型。该模型采用改进的智能算法优化LSTM网络,结合时变滤波经验模态分解(TVFEMD)算法来构建预测模型。基于地铁站室内空气质量数据实验结果表明,该模型与前述混合深度学习模型相比,其空气污染预测性能更优。(3)以CNN-ILSTM-attention算法和TVFEMD-ISSA-LSTM算法为基础,结合Spring Boot、Java Sript、Vue和My SQL等技术,设计实现地铁站室内空气质量预测可视化系统。
基于深度学习的空气质量预测及可视化系统的开发
这是一篇关于空气质量预测,灰色关联度分析,粒子群优化,改进狼群粒子群优化,可视化系统的论文, 主要内容为空气质量的优劣影响着人们的生活幸富感。近年来由于社会的飞速发展,空气污染日益严重,这使得人们在生活质量及身体健康等方面遭受了极大的威胁。其中较为突出的为PM2.5颗粒物,PM2.5浓度的过高会导致城市的能见度变低,形成重霾天气,严重影响了人们的交通出行、社会生产等。不仅如此,PM2.5浓度过高还会引发呼叫道疾病、心血管病、心肺患者的过早死等。因此,建立一种科学准确的预测模型是管控和预防空气污染造成危害的必要前提。本文基于此提出了一种IPSO-Bi LSTM的神经网络预测模型,选取了空气质量因素和气象因素作为实验数据,通过使用灰色关联度分析筛选出与PM2.5关联度高的特征因素作为特征输入,并以Bi LSTM作为基础模型,通过PSO对Bi LSTM神经网络的学习率、batchsize、epoch、隐含层的节点数进行寻优。由于PSO存在收敛精度低、易陷入局部极值等问题,因此在原有的基础上引进了离散因子、时间因子,并对PSO的参数进行非线性变化。尽管如此,PSO算法仍存在自身的缺陷,为了进一步减少陷入局部极值的几率,提高算法的性能。本文引入了全局寻优能力较强的WPA算法,通过对WPA寻优过程中的步长参数改进后,提出了基于IWPA-PSO混合算法的Bi LSTM神经网络模型,通过与其它模型对比以及进行拓展实验发现,IWPAPSO-Bi LSTM模型的预测性能最好、预测精度最高、鲁棒性更强。为了提高数据的使用价值,将该神经网络模型集成到了基于JQuery、Spring Boot等前后端框架的空气质量可视化系统,实现了系统的用户登录注册、历史数据查询、空气质量预测、数据管理以及用户管理等功能,为系统用户了解空气质量数据、气象数据信息和普及空气污染提供了一种新的方式。
基于GCN-LSTM的空气质量预测系统的设计与实现
这是一篇关于空气质量预测,数据缺失处理,系统设计与实现,LSTM,网格化监测的论文, 主要内容为近年来随着我国经济实力的快速发展,不可避免的带来了一定的环境污染问题,尤其是大气污染。这些环境污染问题已经给人民群众的生活质量和我国经济的快速发展造成了一定的影响。为了能够快速发现和应对空气污染问题,一些地区已经开始采用空气质量的网格化监测技术来加强对环境情况的监测与管控。所以,为了能够更好的利用网格化监测技术带来的大量数据,提前发现空气污染情况,搭建一套可以使用历史空气质量监测数据来预测未来一段时间空气质量的可视化系统,是可以为我国的环境治理工作带来一定帮助的。本文的主要工作如下:(1)收集整理沈阳市浑南区18个位于空气质量网格化监控中的微型监测站的6种空气中污染物(PM2.5,PM10,O3,CO,NO2,SO2)浓度数据并进行数据预处理。(2)在分析了空气中污染物浓度数据中缺失记录前后的数据特征的基础上提出了一种融合双向GRU的空气质量数据缺失填补算法(Bi-GRU),填补算法相比以往研究中的线性插值填补算法表现更优。(3)考虑到网格化监测中各个微型监测站之间的空间关联,提出了一种基于GCN-LSTM的空气质量预测算法,GCN-LSTM算法在空气质量预测方面相比于传统的LSTM算法表现更优。(4)以Bi-GRU算法和GCN-LSTM算法为基础,结合Spring Boot,Vue和Redis等技术,搭建并测试空气质量预测系统。
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