刘伏龙 盛义发 闵杰 孔祥兴

摘要：本文以空气质量监测终端为研究对象，结合嵌入式技术和远程通信技术，设计了一种基于STM32的空气质量监系统，以GPRS作为远程通信手段，采集顺德区大良客运站、北滘广东工业设计城、陈村顺联广场、乐从大润发四个监测点的传感器数据上传至服务器，针对四个监测点数据的非线性问题，提出基于BP神经网络预测模型，实现了对AQI的监测和信息发布，取得了良好的预测效果。

关键词：空气质量监测；STM32；GPRS；BP神经网络

1 绪论

人们可以通过手机、internet、报纸、电视等的方式获取到发布的信息。[1]至2017年底，地级及以上的城市都实现了空气质量的监测和信息发布。但是还有很多地级以下的小城市、乡村地区以及一些大城市的郊区都还不能进行空气质量的实时监测和信息发布，在这些地区建立大型监测点会造成财政负担过重，所以急需建立小型的、可以在各种环境发布信息的监测系统。

2 系统的总体方案

基于STM32的空气质量监测终端的硬件平台主要是由一块显示端和四块数据采集端构成，显示端由STM32开发板和GPRS模块构成，每一块数据采集端都是由STM32开发板、PM2.5和PM10传感器和GPRS模块构成其具体步骤如下：

（1）数据采集端通过GPRS模块与服务器连接，并以Cjson格式与服务器通信。

（2）开启传感器传输，传感器数据以串口的方式传至数据采集端，数据采集端再通过GPRS模块以Cjson格式将数据上传至服务器。

（3）以采集到的2个月的数据并且以BP神经网络方式训练出预测模型。……