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中国安全科学学报

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基于神经网络的数据融合在废气测量中的应用

朱伟兴,李丽,庞敏   

  1. 江苏大学电气信息工程学院,镇江,212013
  • 出版日期:2007-06-20 发布日期:2007-06-25
  • 基金资助:
    江苏省国际合作项目(BZ2005035)%江苏省镇江市农业科技项目(NY2006047)

Application of Data Fusion to Measurement of Exhaust Gases Based on Neural Network

  • Online:2007-06-20 Published:2007-06-25

摘要: 数据融合方法通过提取各个影响因素之间的特征关系,进行数据之间的融合.针对因传感器故障而失真的数据,综合考虑对畜禽场排放的某一废气测量值的时间、空间和环境等多种影响因素,使用基于神经网络的数据融合方法来估算该废气的浓度,实现失真数据的恢复,从而精确地测量出养殖场连续排放的有害气体的总量,对超标排放进行监控.以氨气(NH3)浓度数据的处理为例,应用MATLAB软件,其仿真结果表明:估算最大相对误差为7.83%,证明基于神经网络的数据融合方法的有效性.

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