基于深度BP神经网络的自适应温湿度补偿方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于深度BP神经网络的自适应温湿度补偿方法及系统，包括：获取当前阶段目标区域的环境信息和NO2传感器响应电阻；所述环境信息包括温度值和湿度值，并将上述信息输入到NO2气体浓度检测模型中以确定当前阶段目标区域的NO2气体浓度值；其中，NO2气体浓度检测模型是根据深度BP神经网络模型和样本数据确定的。本发明具有自学习能力强、自适应能力强、环境适应性强等优点，能够达到精准监测的目的。