为改进工作面煤矿瓦斯涌出浓度的预测精度,基于深度学习网络、SVM和粒子群(PSO)优化算法的原理,建立1种深度学习网络与粒子群优化SVM神经网络耦合的混合算法模型,该算法首先基于深度学习理论学习样本数据较深层次的特征,提取出较少个用来表征原始数据的特征量变量,对特征变量建立PSO-SVM预测模型进行瓦斯涌出浓度预测,通过工作面现场采集的数据进行仿真实验,实验结果表明该方法使预测精度较对原始数据直接进行PSO-SVM预测得到较大的提升,同时实现了原始数据的降维,减少了算法的运行时间,提高了算法效率。

目前多数PM2.5浓度预测模型仅利用单个站点的时间序列数据进行浓度预测, 并没有考虑到空气质量监测站之间的区域关联性, 这会导致预测存在一定的片面性. 本文利用KNN算法选择目标站点所在区域中与其相关的空间因素, 并结合LSTM模型, 提出基于时空特征的KNN-LSTM的PM2.5浓度预测模型. 以哈尔滨市10个空气质量监测站的污染物数据进行仿真实验, 并将KNN-LSTM模型与其他预测模型进行对比, 结果显示: 模型相较于BP神经网络模型平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)分别降低了19.25%、13.23%; 相较于LSTM模型MAE、RMSE分别降低了4.29%、6.99%. 表明本文所提KNN-LSTM模型能有效提高LSTM模型的预测精度.

利用2013年银川地区6个环境监测点污染物质量浓度和同期气象要素数据,对区域内污染物浓度变化特征及其与气象条件的关系进行分析。结果表明:2013年银川市区PM10浓度年平均值超标0. 6倍,PM2. 5浓度年平均值超标0.4倍,SO2和NO2也有一定程度超标,CO和O3 未超标;1、2、11月和12月为SO2、NO2、PM10、PM2. 5及CO质量浓度较高月,O3 浓度最高月为5 月,次高月为10月;09―12时和21―00时为SO2、NO2、PM10、PM2. 5及CO质量浓度较高的两个时段,O3 浓

FDN学习 我们的模型利用多城市的历史空气污染物和气象数据来预测未来的污染物浓度 培训数据的验证数据和测试数据是私有的； 并且数据示例已上传到我的perssonel页面中： : 整个代码已上传到此网页中，您可以下载进行检查。 如有任何疑问，您可以发送电子邮件给我，电子邮件：

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基于灰色系统理论的预测原理和方法,在城市大气污染物浓度预测中应用了灰色GM（1,1）模型。该模型通过了残差检验和后验差检验,检验结果均在允许范围内,模型精度较高。采用该模型对成都市2018-2022年大气污染物SO2、NO2、PM10、PM2.5年均浓度进行了灰色预测。预测结果显示,成都市未来五年环境空气质量将持续好转,但NO2和PM2.5的年均浓度仍然较高,NO2及颗粒物污染防治仍是成都市未来五年大气污染治理的重点。

现有瓦斯浓度预测方法只能实现瓦斯浓度的静态预测,不能随着瓦斯数据的累积而及时更新,从而导致预测结果不具有及时性。针对该问题,提出了一种基于时间序列的瓦斯浓度动态预测方法。利用小波分解技术的多分辨率特性,将瓦斯浓度时间序列分解到不同尺度上,使时间序列平稳化;通过实时动态构建的自回归滑动平均(ARMA)模型,利用过去瓦斯浓度变化趋势预测未来一段时间的矿井瓦斯浓度值,得到时间序列预测结果;为提高瓦斯浓度预测精度,将ARMA模型的预测结果与矿井环境参数输入到训练好的BP神经网络模型中,通过BP神经网络模型对预测结果进行修正,从而获得最终的瓦斯浓度预测值。测试结果表明,该方法可对矿井瓦斯浓度进行准确预测,瓦斯体积分数预测平均相对误差从8%降低到了5%。

韩国ELT Sensor公司生产的一款基于非分散红外NDIR技术二氧化碳浓度传感器，IoT-S300E系列是世界上超小型传感器之一，它具有温度补偿优秀、可长期稳定使用、可简单养护维修的特点，并且可应用于HVAC等各种领域。

单片机技术

ridge_regression 用于岭回归的python代码（已实现以预测下个月的CO2浓度） 资料可用性 文件 Ridge.py ：标准函数和Ridge回归函数window_make.py ：使用滑动窗口方法制作大小为p（窗口大小）的时间序列列表。 Final_version.ipynb ：使用Co2数据对代码进行实验