[发明专利]一种有效的室内空气质量评估系统

权利要求书

1.一种有效的室内空气质量评估系统，其特征是，包括监测模块、控制器模块、数据传输模块和远程终端，所述监测模块用实时监测室内各类气体的浓度，所述控制器模块包括数据处理单元、空气质量评估单元和指令执行单元，所述数据处理单元用于对监测所得的数据进行处理，所述空气质量评估单元用于根据处理后的数据进行室内空气质量的评估，并将评估结果通过数据传输模块发送到远程终端，用户即可通过远程终端实时了解室内的空气质量并可通过远程终端向控制器模块下达指令，所述指令执行单元用于根据所述指令改变室内智能家居的工作状态，所述数据处理单元采用小波去噪算法对数据进行滤波，其采用一种改进的阈值函数，具体包括：

a.选取小波去噪算法中的阈值h，则h为：

式中，为第j层分解的所有小波系数幅值的中值，ω＝0.6745，为高斯白噪声标准差的调整系数，L为信号的长度，j为分解尺度；

b.提出一种改进的阈值函数，具体为：

式中，a_(j,k)为原始的小波系数，a′_(j,k)为滤波后得到的小波系数，h为阈值。

2.根据权利要求1所述的一种有效的室内空气质量评估系统，其特征是，所述远程终端为安装有相关应用的智能手机或平板电脑。

3.根据权利要求2所述的一种有效的室内空气质量评估系统，其特征是，所述数据传输模块采用2G、3G、4G或WiFi中任一种无线传输方式。

4.根据权利要求3所述的一种有效的室内空气质量评估系统，其特征是，所述监测模块用于实时监测室内的二氧化碳浓度、二氧化硫浓度、粉尘浓度、一氧化碳浓度、煤气浓度和甲醛浓度。

5.根据权利要求4所述的一种有效的室内空气质量评估系统，其特征是，所述空气质量评估单元用于根据处理后的数据进行空气质量的评估，具体包括：

a.根据处理后的数据组建参数集合，具体为：

式中，r_i代表从i时刻采集得到的数据中提取的参数集合，r_i1、r_i2……r_i6分别代表室内的二氧化碳浓度、二氧化硫浓度、粉尘浓度、一氧化碳浓度、煤气浓度和甲醛浓度；

b.制定室内空气质量的参量值，具体为：

式中，b_i1、b_i2、……、b_i5分别为优秀、良好、一般、存在风险和危险这5种空气质量的参量值；

c.采用RBF神经网络构建分类器，用于根据所述参数集合进行空气质量评估，其采用一种改进的遗传算法训练RBF神经网络，定义i时刻的参数集合作为RBF神经网络的输入变量，则RBF神经网络的实际输出为则其适应度函数为：

式中，θ₁、θ₂为固定系数，分别为θ₁＝0.59、θ₂＝0.41，H为隐藏神经元个数，K为输入样本个数,d_i为RBF神经网络的实际输出，b_i为空气质量的参量值；

d.计算RBF神经网络实际输出和对应空气质量的参量值的最小均方根误差，具体为：

式中，d_in为RBF神经网络的实际输出，b_in为空气质量的参量值，K为样本输入个数，n为空气质量分类；

e.最小均方根误差P′所对应的空气质量类别即为输入参数所属的类别，从而达到空气质量评估的目的。