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使用LSTM方法预测环境舱和教室内VOCs的浓度
编号：40
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更新：2021-09-20 09:47:36 浏览：574次
口头报告
报告开始：2021年12月04日 17:20（Asia/Shanghai）
报告时间：10min
所在会场：[S3] 分会场3 [S3-1] 室内化学污染—SVOCs污染
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摘要
预测室内污染物浓度的能力是智慧家居必不可少的功能。本文提出了一个长期短期记忆网络（LSTM）模型，以预测不同室内环境中挥发性有机物（VOC）的浓度。使用LSTM模型预测了环境舱中软体家具释放的8种VOC的浓度和教室中臭氧/角鲨烯反应而产生的6-甲基-5-庚-2-酮（6-MHO）和4-氧戊醛（4-OPA）的浓度，均得到满意的效果。对比分析表明，LSTM 模型优于浅层机器学习的人工神经网络（ANN）模型。本文方法不需要建立复杂的物理/化学模型和测量各种关键参数，而是建立一个学习网络，并根据实际情况调整学习参数，有望用于预测各种室内环境中的污染物传输过程。
关键词
室内环境,挥发性有机物,长短期记忆网络,深度学习
报告人
张瑞
北京理工大学稿件作者
全部评论
重要日期
-
会议日期
12月03日
2021
至12月05日
2021
-
09月15日 2021
初稿截稿日期
-
12月05日 2021
注册截止日期
主办单位
中国环境科学学会室内环境与健康分会
承办单位
武汉理工大学
联系方式
- Mr. 吴永佳
- IE******@163.com
- 181********
历届会议
-
2025年08月08日 中国 大连市
第12届全国室内环境与健康大会 -
2023年06月16日 中国 呼和浩特市
第十一届全国室内环境与健康大会
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