浙江工贸职业技术学院学报JOURNALOFZHEJIANGINDUSTRY&TRADEVOCATIONALCOLLEGE第22卷第4期2022年12月Vol.22No.4Dec.2022基于神经网络模型的空气质量监测数据校准方法研究*朱微微(浙江工贸职业技术学院，浙江温州325003)摘要：为了对微型空气质量检测仪所检测的数据（包括PM2.5等）进行校准，以国家环境空气质量自动监测站准确数据为输出变量，以检测数据为输入变量，分别建立了BP神经网络模型和RBF神经网络模型，通过比较发现：BP神经网络模型不但能够对检测数据校准，而且校准后的数据误差非常小。关键词：BP神经网络；RBF神经网络；空气质量；数据校准中图分类号：X831文献标志码：A文章编号：1672-0105（2022）04-0059-04ResearchonCalibrationMethodofAirQualityMonitoringDataBasedonNeuralNetworkModelZHUWeiwei(ZhejiangIndustry&TradeVocationalCollege,Wenzhou325003,China)Abstract:Inordertocalibratethedata(includingPM2.5,etc.)detectedbytheminiatureairqualitydetector,BPneuralnetworkmodelandRBFneuralnetworkmodelwereestablishedrespectivelywiththeaccuratedataofNationalAmbientAirQualityAutomaticMonitoringStationastheoutputvariableandthedetectiondataastheinputvariable.Throughcomparison,itisfoundthatBPneuralnetworkmodelcannotonlycalibratethedetecteddata,butalsothedataerroraftercalibrationisverysmall.KeyWords:BPneuralnetwork;RBFneuralnetwork;airquality;calibrationofdata收稿日期：2022-08-29基金项目：浙江省教育厅一般科研项目“智慧环保背景下微型空气质量检测仪监测数据校准模型”（浙教办函〔2020〕108号）作者简介：朱微微（1990—），女，浙江永嘉人，硕士，助教，主要研究方向：应用数学和高职教育。0引言国家环境空气质量自动监测站（简称国站）的采样仪器能够自动、有效地对空气进行采样，各单位检测出的数据基于同一标准且数据结果可追溯到同一源头，使得监测结果准确、可信。由于国站布控较少，检测用时长、数据发布存在时间滞后较长，以及花费较大等问题，无法满足对实时空气质量的监测和预报。微型空气质量检测仪（简称企站）可以弥补上述不足，能够实现网格化监控。国站对可吸入颗粒物和大气环境进行监测，主要包括PM2.5与PM10两种颗粒物和CO、NO2、SO2及O3四种气体（简称“两颗四气”）。企站除监测“两颗四气”，同时还可监测温度、湿度、风速、气压、降水等气象参数。目前，微型空...
