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申请/专利权人：北京理工大学长三角研究院(嘉兴);北京理工大学
摘要：一种基于SNSPD系统颗粒物水平浓度反演与预测的系统与方法，属于空气质量监测领域。本发明通过SNSPD系统获取消光系数的高分辨率水平分布；通过气象参数测量设备获取气压、相对湿度与温度数据；通过大气颗粒物浓度测量设备获取大气颗粒物浓度数据；并利用神经网络建立消光系数及气象参数与大气颗粒物浓度之间的强耦合关系。然后，将所需测量范围内的相关数据输入神经网络进行颗粒物浓度反演。最后，利用所得大气颗粒物浓度反演数据结合神经网络进行时间序列预测。本发明适用于气象监控与预报、环境监控等领域，提高颗粒物水平浓度的探测以及预测的分辨率与准确性。
主权项：1.一种基于SNSPD系统颗粒物水平浓度反演与预测的系统，其特征在于：包括SNSPD模块、气象参数测量设备、大气颗粒物浓度测量设备和数据存储处理模块；SNSPD系统、气象参数测量设备及大气颗粒物浓度测量设备的数据输出至数据存储处理模块中，反演神经网络及预测神经网络基于数据存储处理模块实现；所述的SNSPD系统由1550nm波长的激光雷达、SNSPD、水平云台以及上位机组成；其中1550nm激光雷达作为发射机发射激光脉冲，SNSPD作为接收机接收返回的光子信号并将其传输至上位机中，上位机内置信号处理软件，负责对收到的光子信号进行处理，输出扫描范围内消光系数的水平分布；水平云台放置在上述三部分仪器的底部，以固定角速度进行旋转，实现SNSPD系统的区域范围扫描探测；所述大气参数测量设备包括温度、湿度以及气压传感器；为后续颗粒物浓度反演提供温度、相对湿度以及气压数据，一并作为输入，训练用于反演的神经网络；通过训练好的反演神经网络减小所述三种气象参数对利用消光系数反演颗粒物浓度的不利影响；所述大气颗粒物浓度测量设备用于进行移动且获取较为准确的颗粒物浓度数据，所获取的颗粒物浓度数据作为期望的输出，训练用于反演的神经网络，所述反演神经网络精度越高，颗粒物浓度的反演结果精度越高。
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权利要求：
百度查询： 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) 北京理工大学 一种基于SNSPD颗粒物水平浓度反演与预测的系统及方法
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