一种基于卷积神经网络算法的隧道空气质量监测方法

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络算法的隧道空气质量监测方法，包括步骤：步骤一、在隧道内布设多个空气质量监测节点；步骤二、隧道空气质量相关数据实时采集及传输；步骤三、数据分析处理，得到隧道空气质量状况。本发明采用了空气质量预测卷积神经网络模型进行隧道空气质量状况的预测，方法步骤简单，实现方便，同时采用了硫化物传感器、瓦斯浓度传感器和粉尘传感器对隧道内的空气质量进行监测，能够同时对硫化物、瓦斯和粉尘的浓度进行监测，功能完备，工作可靠性高，实用性强，使用效果好，便于推广使用。