复杂环境下城市区域空气污染浓度实时监测研究

摘要

为提升空气污染浓度实时监测效果,研究复杂环境下城市区域空气污染浓度实时监测方法。将H城市采集到的数据进行归一化处理,通过CAA算法剔除冗余和无效数据,引入深度卷积神经网络,构建空气污染浓度预测方法,对比预测数据与实时监测数据,误差超过阈值,则再次采集实时监测数据,实现复杂环境下城市区域空气污染浓度实时监测。实验测试证明:H城市冬季污染物浓度取值最高,夏季最低,在工业区域和生活区域均是上午和傍晚的污染物浓度偏高。