基于物联网的地下矿井空气质量智能预测

来源 :计算机技术与发展 | 被引量 : 0次 | 上传用户：gfdfh

【摘要】

：

为了提高安全性,全世界都在寻求实施无线传感器网络(WSNs)来监测复杂的、动态的和环境恶劣的地下煤矿。文中引入了一种可靠的物联网(IoT)空气质量监测系统,该系统由传感器模块、通信协议和基站组成。基于STM32的传感器模块具有八个不同的参数,安装在可操作的地下煤矿的不同位置。基于感知数据,该系统用煤矿环境指数(MEI)对地下煤矿矿井空气质量进行评价。采用主成分分析法确定了CH_4、CO、SO_2和

【作者】

：

李湘文周辅杰崔崴邓琴秀张辉雨

【机构】

：

成都理工大学工程技术学院

【出处】

：

计算机技术与发展

【发表日期】

：

2020年08期

【关键词】

：

物联网矿井环境指数 RNN 人工神经网络机器学习 TensorFlow IoT(Internet of Things)MEIRNNANNs(Artifici

【基金项目】

：

四川省科技计划项目(2019JDKP0020),四川省教育重点科研项目(18ZA0066,18ZA0068),乐山市科技计划项目(18JCXY011),成理工程科研基金项目(C122016002,C122018009,C122017021),教育部高等教育司产学合作协同育人项目(201802022027,201802047128)

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