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摘要
针对传统空气质量监测系统稳定性差、预测精度不足等问题，提出了一种基于麻雀搜索算法优化BP神经网络(SSA-BP)的预测方法，构建了基于低功耗广域物联网LPWAN和云平台技术于一体的PM2.5智能监测系统。系统以物联网云平台为主体框架，LoRa通信传输环境参数，在云端部署服务，使用SSA-BP网络模型，达到提高系统整体稳定性和预测精度的目的。通过将采集的特征参数用SSA-BP神经网络和BP神经网络进行训练、仿真测试和对比，结果表明SSA-BP模型相较于传统BP网络模型有着更好的预测精度，预测误差率在4%以内，系统实现了对PM2.5的精准监测。
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单位广西盟创智慧科技有限公司; 广西大学
