一种基于机器学习的PM2.5精密测量系统设计方法

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.

关键词：PM2.5、机器学习、大数据

资助基金：浙江省教育厅一般科研项目Y201636504

在线出版日期：2019-09-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：30-31