【摘 要】
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传统的舱内空气污染预警系统的预警准确率低,预警延时时间长。针对上述问题,在大数据技术下研究了一种新的舱内空气污染预警系统,针对系统采集器、处理器、显示器3部分进行优化,采集器结构内部使用的主要芯片为AT89C51,辅助芯片为MC143150Neuron芯片,处理器有"CPU-GPU"两个芯片,并同时加入了RISC指令集与CSIC指令集,显示屏选用的是有机发光显示屏。通过收集空气质量数据和气象数据、
【基金项目】
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郑州工程技术学院青年创新基金项目（QNCXJJ2019K5）； 河南省科技攻关项目（192102210120）;河南省科技攻关项目（182102210150）；
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传统的舱内空气污染预警系统的预警准确率低,预警延时时间长。针对上述问题,在大数据技术下研究了一种新的舱内空气污染预警系统,针对系统采集器、处理器、显示器3部分进行优化,采集器结构内部使用的主要芯片为AT89C51,辅助芯片为MC143150Neuron芯片,处理器有"CPU-GPU"两个芯片,并同时加入了RISC指令集与CSIC指令集,显示屏选用的是有机发光显示屏。通过收集空气质量数据和气象数据、空气质量分析、信息预警实现软件流程。实验结果表明,大数据分析下舱内空气污染预警系统的预警准确率高,延时时间短,实际应用效果更好。
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