[发明专利]一种负氧离子浓度反演方法在审
| 申请号： | 202011528089.0 | 申请日： | 2020-12-22 |
| 公开（公告）号： | CN113011080A | 公开（公告）日： | 2021-06-22 |
| 发明（设计）人： | 曾松伟;杨佳男;马飞鸿 | 申请（专利权）人： | 浙江农林大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06N3/12;G01N15/06;G01N33/00 |
| 代理公司： | 北京轻创知识产权代理有限公司 11212 | 代理人： | 朱虹 |
| 地址： | 311300 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 离子 浓度 反演 方法 | ||
1.一种负氧离子浓度反演方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1首先搭建基于PM2.5的负氧离子浓度反演模型；
S2然后向所述基于PM2.5的负氧离子浓度反演模型实时输入参数，该参数为实时PM2.5浓度值；
S3最后由所述基于PM2.5的负氧离子浓度反演模型输出结果，该结果为当前空气中负氧离子浓度值。
2.根据权利要求1所述的负氧离子浓度反演方法，其特征在于，所述S1中基于PM2.5的负氧离子浓度反演模型采用GA-BP网络模型，具体包括以下步骤：
S11数据归一化，使用mapminmax函数将数据映射到[0,1]和[-1,1]或者其它区间；
S12初始化网络结构，构建BP神经网络并配置相关参数；
S13创建遗传算法群体，配置个体信息；
S14遗传算法操作，迭代生成最优个体；
S15最优个体验证与传递；
S16 GA-BP网络模型训练和预测仿真。
3.根据权利要求1或2所述的负氧离子浓度反演方法，其特征在于，所述S2包括以下步骤：
S21提供PM2.5浓度值监测模块，该PM2.5浓度值监测模块包括依次连接的PM2.5传感器，无线传输模块，基站和服务器终端；
S22首先由PM2.5传感器从传感器接口获得实时PM2.5浓度值；
S23然后将采集到的数据信息通过无线传输模块传输至基站；
S24接着由基站将获得的数据传输给服务器终端；
S25最后服务器终端将获得的实时PM2.5浓度值在模型中输入。
4.根据权利要求3所述的负氧离子浓度反演方法，其特征在于，所述PM2.5传感器采用攀藤科技的G7版激光PM2.5传感器。
5.根据权利要求4所述的负氧离子浓度反演方法，其特征在于，所述无线传输模块为GPRS无线传输模块。
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