CN111581602A - 一种空气质量指数自适应预测语音*** - Google Patents
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Abstract
一种空气质量指数自适应预测语音***。本发明以Arduino开发板为核心,首先通过多元线性回归分析训练大量历史数据得到初步的回归模型;其次采用相关传感器得到具体区域的空气中形成PM2.5、温度以及一氧化碳浓度数据,数据经过归一化等处理后输入回归模型中得到空气质量的预测值,此外,整个模型通过自适应学习机制,即每采集一定量数据后,将其作为历史数据输入再次训练模型,不断优化预测模型,使得预报精度得到保证;可以利用HC‑05蓝牙模块,使用者可在如手机的通讯设备上实时查看当前的上述相关气体浓度以及空气预报质量情况,此外,通过询问LD3320语音识别模块内置的设定语句,可得到SYN6288语音播报模块的设定回应语句,达到智能人机交互的目的。
Description
技术领域
本发明涉及空气质量检测技术领域,具体涉及一种空气质量指数自适应预测语音***。
背景技术
目前我国处于经济高速发展的阶段,人民物质生活水平不断提高。然而与我们的生活息息相关的环境却日益恶化。环境污染,也成为我国面临的严峻挑战之一。近年来,大气污染不仅对人们的日常生活、工作造成不可估量的影响,也对人民的健康造成极大的损害。然而,传统的空气质量监测主要依靠气象站点,反映的大多是一个地区的平均水平,不能实时反映一个人所处的局部空间的空气质量。
随着各种传感器的发展,对环境中各种气体的浓度监测早已实现。目前也存在一些小型气象观测盒,但普遍价格较高,体积较大,不适合个人携带和使用,同时监测精度有待提高,而且里面涉及的一些监测内容在很多情况下缺乏太大参考意义,部分组件利用率不高。
影响人们出行的空气质量的主要评价指标包括颗粒物、CO等气体的浓度,可分别根据激光散射、电化学原理以及定标获得的参数获取,本发明在文献为陶雪梅,李高.基于Matlab的神经网络在绵阳空气质量预测中的应用[J].四川环境,2020,39(02):49-54的基础上进行空气质量指数自适应式模型预测。
发明内容
(一)解决的技术问题
本发明的目的在于提供一种空气质量指数自适应预测语音***,以实现进行用户周边区域的实时空气质量的预报及超标警报功能。
(二)技术方案
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种空气质量指数自适应预测语音***,包括
实时数据采集模块,用于对空气中的实时气象数据进行采集;
自适应学习的回归模型预测模块,用于对大量的气象的数据,与空气质量指数建立回归模型,采用多元线性回归分析进行训练,更新自适应预测模型;
智能语音模块,用于对预测模型得出的空气质量数据和实时数据采集模块采集的气象数据进行处理分析,提供语音交互功能。
进一步的,所述实时数据采集模块包括灰尘传感器、一氧化碳传感器和温度传感器。
进一步的,所述智能语音模块包括Arduino控制模块、LD3320语音识别模块以及SYN6288语音播报模块。
(三)有益效果
本发明以Arduino开发板为核心,首先通过多元线性回归分析训练大量历史数据得到初步的回归模型;其次采用相关传感器得到具体区域的空气中形成PM_2.5、温度以及一氧化碳浓度数据,数据经过归一化等处理后输入回归模型中得到空气质量的预测值,此外,整个模型通过自适应学习机制,即每采集一定量数据后,将其作为历史数据输入再次训练模型,不断优化预测模型,使得预报精度得到保证;可以利用HC-05蓝牙模块,使用者可在如手机的通讯设备上实时查看当前的上述相关气体浓度以及空气预报质量情况,此外,通过询问LD3320语音识别模块内置的设定语句,可得到SYN6288语音播报模块的设定回应语句,达到智能人机交互的目的。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明结构示意图;
图2是本发明方法流程图;
图3是本发明内部结构电路图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-3,本发明提供一种技术方案:一种空气质量指数自适应预测语音***,包括
实时数据采集模块,用于对空气中的实时气象数据进行采集,空气中PM_2.5可以利用由激光散射制成的光学传感器测量,这里采用的GP2Y1010AU0F模块;CO可以利用基于电化学原理的传感器进行测量,这里的使用的传感器分别为MQ-7;温度测量采用DS18B20模块;
自适应学习的回归模型预测模块,用于对大量的气象的数据,与空气质量指数建立回归模型,采用多元线性回归分析进行训练,更新自适应预测模型,主要通过对大量的历史对空气质量产生影响的温度、PM_2.5浓度以及一氧化碳浓度的数据,与空气质量指数(依据AQI)建立回归模型,使得模型达到自适应的学习,可进一步提高预报精度;
智能语音模块,用于对预测模型得出的空气质量数据和实时数据采集模块采集的气象数据进行处理分析,提供语音交互功能,以Arduino为核心,MQ-7、GP2Y1010AUOF以及DS18B20分别测的实时的CO、PM_2.5以及温度数据构成实时数据采集模块;LD3320、SYN6288以及HC-05模块构成了语音识别以及语音播报以及实时数据可视化的人机交互综合模块,采用LD3320语音识别模块以及SYN6288语音播报模块达到实时的人机交互的目的,采用HC-05蓝牙模块与日常通讯设备如手机达到实时的数据传输及可视化。
本发明首先使用多元回归分析对大量历史气象数据训练得到初步的回归模型;其次,采用温度、PM_2.5及一氧化碳传感器分别测得当前环境下温度、浓度以及一氧化碳浓度,通过回归模型预测得到当前空气质量指数预报值,用户可询问LD3320语音识别模块中内置的语句,例如“今天天气怎么样”,模块语音识别后,SYN6288语音播报模块针对不同的空气质量情况对当前识别语句反馈内置语句,例如当前预测空气质量值划分为“差”等级,则语音播报内容为提醒用户出行及相关注意事项等等,还可以通过HC-05蓝牙模块传输,用户可在手机等移动通讯设备上查看当前空气质量相关情况。此外,当采集够一定量的数据后,这些数据作为新鲜数据交由自适应学习模块进行模型的自适应更新,可进一步提高预报的精度。
在本公开中参照附图来描述本发明的各方面,附图中示出了许多说明的实施例。本公开的实施例不必定义在包括本发明的所有方面。应当理解,上面介绍的多种构思和实施例,以及下面更加详细地描述的那些构思和实施方式可以以很多方式中任意一种来实施,这是因为本发明所公开的构思和实施例并不限于任何实施方式。另外,本发明公开的一些方面可以单独使用,或者与本发明公开的其他方面的任何适当组合来使用。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节,也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然,根据本说明书的内容,可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例,是为了更好地解释本发明的原理和实际应用,从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (3)
1.一种空气质量指数自适应预测语音***,其特征在于:包括
实时数据采集模块,用于对空气中的实时气象数据进行采集;
自适应学习的回归模型预测模块,用于对大量的气象的数据,与空气质量指数建立回归模型,采用多元线性回归分析进行训练,更新自适应预测模型;
智能语音模块,用于对预测模型得出的空气质量数据和实时数据采集模块采集的气象数据进行处理分析,提供语音交互功能。
2.根据权利要求1所述的一种空气质量指数自适应预测语音***,其特征在于:所述实时数据采集模块包括灰尘传感器、一氧化碳传感器和温度传感器。
3.根据权利要求1所述的一种空气质量指数自适应预测语音***,其特征在于:所述智能语音模块包括Arduino控制模块、LD3320语音识别模块以及SYN6288语音播报模块。
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