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摘要：本发明属于环境监测技术领域，提供一种颗粒物影响下的气体浓度预测系统、方法及模型训练方法。所述气体浓度预测模型的训练方法，包括获取训练颗粒物浓度数据，训练不同颗粒物浓度下的不同浓度气体的浓度检测数据；获取不同颗粒物浓度下的不同浓度气体的浓度检测数据对应的气体真实浓度标签，基于以上数据训练气体浓度预测模型，由于不同颗粒物浓度对气体浓度影响差异较大，对不同颗粒物浓度划分浓度区间，对不同区间的数据分别搭建各自的气体浓度预测模型，从而实现更准确的浓度预测。本发明能排除颗粒物的影响，在颗粒物和气体共存的情况下，提高气体浓度检测的准确度，不需要额外的探测工具，有效实现气体浓度检测。
主权项：1.一种颗粒物影响下的气体浓度预测模型的训练方法，其特征在于，包括：1总共获取K个颗粒物浓度，按照颗粒物浓度从小到大划分，将K个颗粒物浓度从小到大完全分配到J个类别中，从而得到J类的颗粒物浓度信息；构造J个颗粒物浓度集，标记为k1、k2、...、kJ，其中k1、k2、...、kJ各含有mj个颗粒物浓度信息，j∈[1，J]且m1+m2+...+mJ＝K；2对按照颗粒物浓度进行划分的颗粒物浓度集kj，针对每个颗粒物浓度集里的mj个颗粒物浓度信息，在mj个含有颗粒物浓度信息的气室中充入浓度为ci的气体，其中下标i表示第i个气体浓度，通过可调谐气体激光器获取在第mj个颗粒物浓度干扰下的第i个气体浓度3针对每个类别中的mj个颗粒物浓度，重复采集每个颗粒物浓度下的不同气体浓度数据，在第mj个颗粒物浓度下，对气体浓度为ci的气室重复N次实验，得到在第mj个颗粒物条件下的输入矩阵表示为： 其中，中mj表示第mj个颗粒物浓度条件，ci表示在第mj个颗粒物浓度条件下分别充入的i种不同浓度的气体，N表示对于同一种气体浓度和颗粒物浓度下的重复采集数据的次数，表示第N次采集在气体浓度为cI，颗粒物浓度为mj时的气体吸收波长处的强度值；对于p个颗粒物浓度类别，对应p个气体浓度输入矩阵，将各类别的气体浓度矩阵输入对应的神经网络模型进行训练；4将训练好的神经网络模型集成到实时的气体浓度检测系统中，通过实时采集的颗粒物浓度数据和气体浓度数据预测真实浓度数据。
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百度查询： 上海第二工业大学 一种颗粒物影响下采用双波长激光检测气体浓度的系统及方法
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