多传感器室内环境监测系统

孙占鹏; 李佳; 欧文

doi:10.13873/J.1000-9787(2017)01-0087-04

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多传感器室内环境监测系统

设计与制造 | 更新时间：2025-09-11

- 多传感器室内环境监测系统
- Multi-sensor system for indoor environment monitoring
- 传感器与微系统 2017年36卷第1期页码：87-90
- 作者机构：
  
  1. 中国科学院物联网研究发展中心智能传感器工程中心
  2. 中国科学院微电子研究所智能感知研发中心
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金面上资助项目（61370044）;中科院-北大率先合作团队资助经费项目（201510280052）
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2017)01-0087-04
  中图分类号： TP212;TP274
- 纸质出版：2017
- 稿件说明：
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[1]孙占鹏,李佳,欧文.多传感器室内环境监测系统[J].传感器与微系统,2017,36(01):87-90.

SUN Zhan-peng, LI Jia, OU Wen. Multi-sensor system for indoor environment monitoring[J]. 2017, 36(1): 87-90.
[1]孙占鹏,李佳,欧文.多传感器室内环境监测系统[J].传感器与微系统,2017,36(01):87-90. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2017)01-0087-04.

SUN Zhan-peng, LI Jia, OU Wen. Multi-sensor system for indoor environment monitoring[J]. 2017, 36(1): 87-90. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2017)01-0087-04.

摘要

针对室内环境舒适度及安全性监测需求

设计并实现了一种基于多传感器的室内环境监测系统。在分析并比较反向传播（BP）神经网络、径向基函数（RBF）神经网络、支持向量机（SVM）、遗传算法优化的BP神经网络在此应用中的性能与误差的基础上

在Android端实现了ISO国际标准的PMV热舒适度算法及有害气体浓度预警算法

从而实现室内空气质量的各参数的实时监测

并能更好地预测火灾等高危险灾害。此系统可全面反映室内的空气质量

让居民能更有针对性地改善自己的居住环境。

Abstract

To meet the requirements of indoor environmental comfort level and safety monitoring

design and implement an multi-sensor system for indoor environment monitoring. On the basis of analyzing and comparing performance and error of the back propagation（ BP） neural network

the RBF neural network

the SVM and the genetic algorithm optimized BP neural network in this application

the algorithms for ISO PMV thermal comfort level and harmful gas early warning are implemented on Android devices

thus the real-time monitoring of the indoor air quality parameters can be achieved

and high risk disasters such as fire can be predicted better. The proposed system can deliver comprehensively information of the indoor air quality to the residents

thus they can improve their living environment accordingly.

关键词

Keywords

references

基于物联网的室内环境监测系统的研究 [J]. 刘向举,刘丽娜. 传感器与微系统 . 2013(03)

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