2017 年 11 月 Journal on Communications November 2017
2017266-1
第 38 卷第 Z2 期 通 信 学 报 Vol.38
No.Z2
基于大数据和物联网的空气质量预测监测研究
刘燕
1,2
，张永平
2
，朱成
2
，皋军
2
，刘其明
2
（1. 南京理工大学电子工程与光学工程学院，江苏 南京 210094；2.
盐城工学院信息工程学院，江苏 盐城 224051）
摘 要：空气质量预监测已成为一种迫切需求，而这是一个复杂的系统工程。从基于大数据的智能决策角度研究
智能空气指数预测，引入流行的分类算法，挖掘历史数据隐含的信息，实现空气质量预测；构建了基于物联网的
空气质量监测系统，利用分类算法实现实时采集数据的智能处理。针对空气指数历史数据和实时采集数据规模较
大的问题，为提高数据处理速度、增强空气质量预测的实时性，引入云计算技术加速数据处理；为使用户随时随
地了解空气指数，还设计了基于 Android 平台开发空气指数预报客户端。
关键词：空气质量；智能预测；空气监测；Android
中图分类号：TP391 文献标识码：A
Intelligent forecasting and monitoring of air index
based on big data and internet of things
LIU Yan
1,2
, ZHANG Yong-ping
2
, ZHU Cheng
2
, GAO Jun
2
, LIU Qi-ming
2
(1. School of Electronic and Optical Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China;
2.
School of Information Engineering, Yancheng Institute of Technology, Yancheng 224051, China)
Abstract: Air quality forecast has become an urgent need. However, numerical forecast of air quality is a complex sys-
tems engineering. The intelligent forecasting of air index was studied from the perspective of big data and intelligent de-
cision making. For the index prediction of air quality, the popular classification algorithm was introduced to realize the
intelligent analysis of historical data. To obtain air quality information in real time, a monitoring system based on Internet
of Things was established, and intelligent processing of real-time data collected by the classification algorithm was
achieved. Due to the large amount of historical air index data and real-time data collected, the technology of cloud com-
puting and big data was introduced to speed up the data processing and improve the storage of data. In addition, the client
based on Android was developed to allow users to query the air quality anytime, anywhere.
Key words: air quality, intelligent forecast, air quality monitoring, Android
1 引言
由于气候变化、工业生产和人口聚集等原因，
我国很多地区的空气质量状况不容乐观。当前我国
还存在着空气质量监测和控制水平不高、人们主动
参与环保的意识还有待加强等问题，在大气污染的
治理方面还没有取得显著的成绩。然而，随着经济
的发展和生活水平的提高，人们对空气质量的关注
收稿日期：2017-09-24
通信作者：张永平，njustzhyp@sina.com.cn
基金项目：国家自然科学基金资助项目（No.61502411）；江苏省科技型企业创新基金资助项目（No.BC2015178）；江苏省高
校自然科学基金资助项目（No.16KJB520042）；盐城工学院骨干教师科研启动基金资助项目（No.XJ2015017）；江苏省生态
建材与环保装备协同创新中心基金资助项目（No.GX2015206）；毫米波国家重点实验室基金资助项目（No.K201731）
Foundation Items: The National Natural Science Foundation of China (No.61502411), The Innovation Foundation of Science an
d
Technology Enterprises of Jiangsu Province (No.BC2015178), The Natural Science Fund of Colleges in Jiangsu (No.16KJB520042),
Research Fund by Yancheng Institute of Technology (No.XJ2015017), Project of Collaborative Innovation Center of Ecological
Building Materials and Environment Protection Equipment in Jiangsu Province (No.GX2015206), Project of Sate Key Laboratory o
f
Millimeter Waves (No.K201731)
doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2017266
剩余9页未读，继续阅读
资源评论
SeaNico2023-07-26这份研究以大数据和物联网为基础，对空气质量进行预测和监测，提供了有价值的解决方案。
村上树树8252023-07-26该文献提供了对空气质量预测监测的研究，语言真实自然，没有浮夸的描述。
ShepherdYoung2023-07-26该文件深入探讨了大数据和物联网在空气质量预测监测方面的潜力，开阔了人们的思路。
ai2023-07-26研究内容朴实无华，结合实际问题，将大数据和物联网应用于空气质量预测监测，具有一定的实际应用意义。
乖巧是我姓名2023-07-26总体而言，这是一份很好的研究，通过大数据和物联网技术的融合，为空气质量预测监测提供了一种新的思路和方法。
