多传感器室内环境监测系统

• 作者: 孙占鹏 李佳 欧文
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 学科: 工学
• 关键词: 多传感器系统 神经网络 预警算法 实时监测
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 设计与制造
• 页码范围: 87-90
• 页数: 4页
• 分类号: TP39
• 字数: 3429字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2017)01-0087-04

摘要

针对室内环境舒适度及安全性监测需求,设计并实现了一种基于多传感器的室内环境监测系统.在分析并比较反向传播(BP)神经网络、径向基函数(RBF)神经网络、支持向量机(SVM)、遗传算法优化的BP神经网络在此应用中的性能与误差的基础上,在Android端实现了ISO国际标准的PMV热舒适度算法及有害气体浓度预警算法,从而实现室内空气质量的各参数的实时监测,并能更好地预测火灾等高危险灾害.此系统可全面反映室内的空气质量,让居民能更有针对性地改善自己的居住环境.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李佳	中国科学院物联网研究发展中心智能传感器工程中心	90	658	14.0	22.0
5	欧文	中国科学院物联网研究发展中心智能传感器工程中心	27	81	6.0	7.0
9	孙占鹏	中国科学院物联网研究发展中心智能传感器工程中心	1	18	1.0	1.0