简介:【摘要】本文所研究的空气质量预测工作,利用有效的数据集以及建立 BP神经网络预测算法模型对降雨量,城市生产总值,温度,经度,纬度,海拔高度,人口密度,是否沿海,绿化覆盖率,焚烧量 等 11个与空气质量指数有关的因素与空气质量指数进行相关性分析。然后利用 PAC算法进行降低维度,以便找出和空气质量指数有重要关联的 9个主要特征。利用 BP-GA神经网络算法进行和数据集中的数据进行预测,并且利用 MATLAB进行预测仿真,观察空气质量预测的效果图。最后总结 BP-GA神经网络算法是较适用于空气质量预测的。
简介:摘要:本研究旨在深入探讨装修材料对室内空气质量的影响,并针对所得结果提出相应的改善措施。通过采集大量样本数据并进行实地监测,我们深入分析了装修材料释放的挥发性有机化合物(VOCs)对室内空气质量的影响程度。同时,我们还重点研究了空气净化设备在减少这些有害物质浓度方面的实际效果。研究结果表明,装修材料中VOCs的释放与室内空气污染程度显著相关,这对居住者的健康产生了严重的负面影响。选择低VOCs释放装修材料以及采用适当的室内空气净化设备对改善室内空气质量至关重要。这一研究对于引起人们对室内环境问题的关注,推动相关政策和措施的制定,具有重要的现实意义。
简介:摘要:近年来,随着城市化的快速发展,空气质量问题越来越值得人们的关注。本文通过研究城市绿化园林对空气质量的影响,来探索一个更为可持续的城市环境建设方法。首先,本研究利用相关的空气质量监测数据,定量分析了城市化进程中空气质量的变化情况。然后,结合生态系统服务的理论,研究了绿化园林对空气质量的贡献,如固碳、吸尘、产氧等功能。结果显示,城市绿化园林能有效改善空气质量,提高城市居民的生活质量。具体来说,每增加一单位的绿化面积,可以使PM2.5和PM10的浓度分别下降0.25%和0.20%。此外,本研究还指出,不同种类、结构和配置方式的绿化园林对空气质量的改善效果不同,因此在城市绿化设计过程中,需要针对具体的环境和气候条件,科学选种和布局,以达到最佳的改善空气质量的效果。本研究为理解和利用城市绿化园林改善空气质量提供了新的理论依据和实践参考。
简介:摘要:面对我国居民对室内环境空气质量日益重视,而且出现的亟待解决的室内空气污染等问题,我们必须要对赖以生存的生活环境采取了必要的保护工作,一个方面,从宏观生态角度来看,就是要提高地球的总体空气质量;另一个方面,更要在微观的细节之上做好对于室内空气污染值当中的测量工作,以便能够及时采取了相应的措施对于污染源进行了控制与预防,从根本之上解决了室内空气之中的污染等问题,为了居民营造了一个舒适、健康的居住环境。因此,为了保证室内环境空气对人体没有危害,就要做好相应的质量检测与治理工作。本文将简要分析在室内环境空气质量检测工作中,空气采集传感器的主要应用。