一种基于机器学习的PM2.5精密测量系统设计方法

• 作者: 李柏年 陈良
• 来源期刊: 电子测试
• 关键词: PM2.5 机器学习 大数据
• 年，卷（期）: 2019,（18）
• 所属期刊栏目: 设计与研发
• 页码范围: 30-31
• 页数: 2页
• 字数: 1415字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8519.2019.18.012

摘要

普通的空气质量传感器由于设备本身的测量准确度不高,往往不能很好地反映空气质量的真实情况,特别是比较难以准确获得PM2.5指数.本文提出了一种利用多台低成本传感装置组成测量系统,通过对历史检测得到的大量数据进行机器学习,来提高PM2.5测量准确度的设计方法.通过验证,该测量系统与单个传感装置相比可以提升PM2.5的测量准确度至少15％ 以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈良		10	14	2.0	3.0
2	李柏年		2	0	0.0	0.0