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。
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