【摘 要】
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目前,地铁成为越来越多的人选择的交通出行方式,地铁车厢内的空气质量对乘客产生的不良影响,逐渐引起国内外学者的广泛关注.由于地铁车厢环境中污染物的种类和浓度非常复杂,
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目前,地铁成为越来越多的人选择的交通出行方式,地铁车厢内的空气质量对乘客产生的不良影响,逐渐引起国内外学者的广泛关注.由于地铁车厢环境中污染物的种类和浓度非常复杂,难以用单一的传感器进行测量和评价.因此,将多传感器信息融合技术应用于地铁空气质量监测数据处理中,对空气中的甲醛、氨、TVOC、PM2.5等具有代表性且长期存在的一些污染物进行检测,可以提高对目标参数监测的准确性、多样性、稳定性和全面性,能够更好、更有效的对地铁车厢空气质量等环境参数进行评价.
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