摘要：摘要：采用无线传感器网络技术和基于ARM＋Linux的嵌入式系统架构，设计了一款室内空气质量监测系统，能对甲醛、PM2.5等空气品质因子进行现场数据采集，

主要内容：以上是实现空气质量与天气预测的数据集 适合人群：深度学习初学者 大家可以看深度学习实战6的案例，利用卷积神经网络(pytorch版)实现空气质量的识别分类与预测。 我们知道雾霾天气是一种大气污染状态，PM2.5被认为是造成雾霾天气的“元凶”，PM2.5日均值越小，空气质量越好．

空气质量指数数据分析.ipynb

空气质量PM2.5及空气质量指数水平 (AQI)测量系统概述: 此设计能够计算和显示空气中的环境 PM2.5 浓度并根据美国环保局的指南计算空气质量指数 (AQI)。超低功耗 MSP430FR4133 微控制器用于与行业领先的 PM2.5 粉尘传感器一起创建注重功耗的设计，该设计能够以很低的功耗预算提供最佳性能。使用一个高度灵活且进行低功耗调优的 LCD 屏幕有效且高效地实时显示传感器读数和计算结果。 特性PM2.5 浓度水平和空气质量指数水平 (AQI) 计算 计算温度和湿度水平的功能 用于显示计算结果的 8 字符 14 段 LCD 使用带集成 LCD 控制器的超低功耗 MSP430FR4133 器件 空气质量PM2.5及空气质量指数系统设计框图: 空气质量测量系统电路特性:与广泛的输入电路兼容 可通过方便的接头使用所有的模拟和数字 IO 集成用于计量脉冲信息和状态通知的 LED 标准 MSP430 FET 连接 针对 SoC 的可选电源 计算 RMS 电流和电压、有功和无功功率及电量、功率因数和频率等参数 空气质量指数水平 (AQI)指示表:

1、数据来源：https://www.aqistudy.cn/historydata/ 2、时间跨度：2013-2021年 3、区域范围：全国369个城市 4、指标说明： 该数据指标包括：日期、AQI、范围、质量等级、PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2、O3、城市。数据量超过30000条。

全国各市逐小时空气质量数据，包括AQI\PM2.5\PM10\SO2\NO2等，可作为科研与论文数据使用

空气质量检测仪，主要功能测量温湿度、PM2.5 现在这种仪器在淘宝上销售的很多，在此开源一款小尺寸PCB的空气质量检测仪，主要测量温湿度和PM2.5值。后续可能会增加甲醛的测量，当然二氧化碳和燃气也可以做出来，不过二氧化碳传感器价格太高，甲醛传感器准备采用TVOC传感器。下面分别说明一下各种传感器选型情况: 系统采用STM8S003F3作为主控，IAR作为编译器。 一、温湿度传感器选型问题 温湿度的测量是最常见的测量，传感器价格从低到高，性能也相差很多。相对湿度的计算是要通过温度来完成的。想当年做高精度镜面露点仪的时候，测量的湿度是用露点法，（通过逐渐降低空气的温度，使空气中的水分凝结成露水，当温度值恰恰在凝结露水的那一点的时候，称作露点。）其测量精度可以达到0.1摄氏度。测量时间大概需要20分钟甚至更长。绝对湿度（露点）换算成相对湿度值必须以温度作为辅助计算，这也就是为什么温湿度传感器总是一体的原因了。 当然了，精密仪器的价格和应用场合毕竟和消费品不同。目前市面上常见的温湿度传感器有广州奥松的DHT11、DHT22等DHT系列产品，和瑞士Sensirion的SHT10等SHT系列。瑞士几家做温湿度传感器的大公司还是很牛的，一致性、重复性做的都很好，当然和镜面露点仪是没办法比的。但是工业上用SHT系列的还是最常见的。而民用则DHT系列最为常见，尤其是DHT11，以其廉价被消费品所接受，但是其测量精度确实一般，手头几个样品的测量结果大概在温度偏差大概是±2度，也就是4度，湿度偏差最大能到10%，也就是±5%，和手册上所说的基本上一致。看来奥松的手册还是很实在的。 开源产品我们选最廉价的，毕竟温湿度只是参考值，最终还是以大家自我的舒适感为准，而不是以仪器的显示数值为准。如果对数值要求比较高的话可以更换其他类型的传感器，反正接口预留是I2C的。 二、测量PM2.5的传感器选型问题 夏普粉尘传感器是最常用的，一般空气净化器上面用的也都是夏普传感器。夏普二代更是数字型，省去了自己做AD采集的麻烦。但是问题也很明显，就是夏普的采用的红外测量方法对传感器内壁的清洁程度要求较高，一旦使用时间过长（北方大概三五天），内部积灰就会影响测量结果，导致偏差较为严重。凡是采用这款传感器的空气净化器恐怕其对空气质量的灵敏度也会随着传感器本身的偏差而越来越差。 更重要的是我们测量PM2.5，用夏普的传感器，需要对电压进行标定，并转换成PM2.5值。这里要说一下PM2.5的定义，是直径小于等于 2.5 微米的颗粒物。而大颗粒物并不算在其中，所以其实夏普传感器准确的说是粉尘传感器，不管是不是2.5，统统测量并统一输出，也就是说夏普传感器测量的是一个综合值。 这道不是个人所关心的，因为老百姓真正关心的大概也就是这个综合值，而非仅仅是PM2.5，而且综合值和PM2.5也基本是成正比的（微小颗粒物会在空气中聚合成大一些的例子，而大一些的颗粒物也会分解成小一些的颗粒物，这些会根据空气中悬浮颗粒物的多少自己去调整）。所以我们基本认为夏普传感器是准确的。 目前市面上的激光式检测仪也越来越多，最早是美国数万元人民币的TSI设备，被中国人盯上以后，有了几百块钱的汉王霾表，而后北京攀藤、济南诺方的激光式传感器也都出来了，而且定价越来越亲民，淘宝价格已经在150-200之间了。激光式传感器解决了夏普传感器长时间测量偏差变大的问题。而且能准确测量出PM1、PM2.5、PM10等等，并且可以数出通过传感器的悬浮颗粒物的个数，然后通过统计学的方法换算成ug/m3，测量精准。其问题是风扇和激光头，因为其寿命行内人士大概都是清楚的，如果选用激光式传感器，则需要考虑如何应用才能延长其寿命，算下来，两三年倒也是可以的。 那么我这次选择的激光式传感器是六度的HLPM025，主要原因是这款传感器是朋友的杰作，我能拿到最低的价格。而且根据手头几个样品的测试结果，感觉比攀藤的更好。主要原因是攀藤的金属外壳会导致其测量结果不稳定。经检查，攀藤传感器的金属外壳是直接接到其系统内部的参考地上，在淘宝上固然能够宣称“漂亮的金属外壳”作为其噱头，但是实际测量结果是，手一旦碰到其外壳上，就会引起测量数值的波动，当然长时间触摸就没有问题了。而且拆掉其金属外壳后，测量值飘忽不定。而六度的传感器HLPM025则不会产品这种情况，因为他们根本没必要使用金属屏蔽外壳。 另一个让我选择六度传感器的原因是，攀藤传感器做了数值稳定的功能，当PM2.5数值在某个范围内波动的时候，他不会显示出实时值，而是以固定数值的形式存在，好看固然好看，而我更喜欢有点波动的感觉，因为这样才是更符合空气流动性的情况，就像是汉王霾表，他的测量数值一直是在跳动的。而六度的传感器则和汉王霾表输出的情况类似，如果需要做成相对稳定输出的话，我可以直接在程

1.摘要本实验题目为“城市空气质量分析——基于 MapReduce 框架实现”。本实验的目标是利用 MapReduce 框架，分析各城市的空气质量水平。首先以

空气的质量是和人民生活健康息息相关。国家也在 PM2.5/PM10 及其他污染气体监测，分析，治理上加大力度。PM2.5 颗粒物是指空气动力学直径小于 2.5 微米的细小颗粒，又被称为可入肺颗粒物或是细颗粒物。其他污染气体包括二氧化氮、二氧化硫、一氧化碳等。平升实时推出了空气质量监测系统（空气质量实时监测）。

毕业设计-宜居城市信息可视化平台 1.数据来源 1.1招聘信息   招聘信息的数据来源为智联招聘，首先构造出城市+工作职位的url，以便我们更好的搜索数据和解析页面数据。例如 （jl后边的是城市，kw为职位名）， 根据此url解析第一页获取工作数量，智联招聘一页最多显示60条工作职位的信息，一共显示90页，所以我们根据获取的工作数量来确定需要抓取数据的页数，条数大于90页的则获取90页，小于90页的则使用实际页数。然后根据页数构建出最终的url： 。最后抓取每一页上对应具体工作的url所对应的工作信息及其公司信息。统计出最大工资与最小工资的平均工资，中位数工资，以及工资和工作经验的关系等 1.2房租信息   房租信息数据主要来源于赶集网，同样首先构建出对应城市url，例如：http://{}.ganji.com/fang1/o{}/ （第一个{}表示城市的汉子拼音首字母，第二个{}为页数）