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目前 ,我国重点城市都在开展环境空气质量日报或预报工作 ,开展这一工作的基本条件之一是必须建立环境空气质量自动监测系统。由于我国目前的研制水平有限 ,空气质量自动监测系统基本上是靠引进国外技术及设备来完成的。而引进设备往往与我国的具体实际结合不够 ,尤其是在系统结构、数据采集、远程控制与诊断方面同我们的实际要求相去甚远。为此本文将围绕国内环境监测共同关注的环境空气质量自动监测系统及其设计的问题展开讨论 ,内容包括目前国内自动监测系统的现状 ;国外发展情况及趋势 ;自动监测系统结构与要求 相似文献
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提出一种基于多元堆叠长短时记忆网络-差值分析(MSLSTM-DA)模型对地表水质异常数据进行报警的方法.该方法首先建立MSLSTM模型对水质指标数据进行预测,再基于预测结果的残差分布建立DA模型,并确定各个指标的数据异常阈值,当实测数据与预测数据差值大于阈值时进行数据报警.以长江流域监测断面的水质数据进行了方法有效性验证.结果表明,构建的预测模型对5个指标的MAE、MAPE均值比BP神经网络预测模型降低21.0%,17.8%,比LSTM模型降低16.8%,17.9%.皮尔逊系数均值比BP神经网络、LSTM模型的分别高5.9%,4.4%.5个指标共检出水质异常数据37条,其中34条经人工判断确实存在有异常,报警准确率高达91.9%. 相似文献