空氣品質監測的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

好宅聖經

為了解決空氣品質監測的問題，作者unknow 這樣論述：

　　中華民國建築經營協會推動未來居不遺餘力已十幾載，在各方支持下，建構與產、官、學、研等機關單位間的良好交流，持續提升建築專業素養的成長，長期以來因應國際發展趨勢，以提升生活品質為目標前進。 　　未來的好宅是什麼？你／妳對於未來所生活的「好宅」又有什麼需求？ 　　對於未來的定義不難理解，然而「好宅」的定義卻包羅萬象，希望能透過出版「好宅聖經」一書，喚起大家對於未來居住生存的「家」有著正面積極的思考方向。

空氣品質監測進入發燒排行的影片

神經網路模型於金門空氣品質PM2.5 預測

為了解決空氣品質監測的問題，作者黃靖涵 這樣論述：

鑒於近年來全球工業產業蓬勃發展，各產業在環境保護及永續發展等意識越來越重視，並且政府在針對造成空氣品質污染的管控也相對要求，在這全球化的現今，不論身在這世界的哪一個地方，都希望能夠維持良好空氣品質的生活環境。金門地區造成空氣品質不良的原因，主要為風面強大、氣候乾燥等因素引起的揚塵所致，因為地理位置與氣候的之間的關係，空氣品質的因素也受中國大陸南下空氣影響，其針對空氣流動、氣流穩定度與氣候間的變化，都足以影響到空氣品質的好壞。所以，本研究中蒐集金門地區監測站自2011年1月到2020年12月每天的氣象偵測平均數據，做為本論文的研究資料，其中蒐集的氣象資料內容，包含了相對濕度（%）、溫度（℃）、

風速（m/sec）、降雨強度（mm）與氣壓（hPa）等，並將歷年的觀測數據，彙整的資料做適當整理後，先透過大數據分析，證明上述的氣象資料是會影響空氣污染物擴散的因素，再將相對濕度（%）、溫度（℃）、風速（m/sec）、降雨強度（mm）與氣壓（hPa）等5項影響因素，透過倒傳遞類神經模型（Back-Propagation Neural Network，BPN），來實驗多組的模擬訓練與進行空氣污染物擴散的預測。本研究將空氣污染物細懸浮微粒PM2.5分成50μg/m3以下和51μg/m3以上的二個級距，並依據不同的影響因子組合，進行每天空氣污染物的擴散預測，準確率最低為86.7%，最高可達88.5%

。依據實驗的測試結果，可證明使用倒傳遞神經模型進行金門當地空氣污染物擴散的模擬與預測是可行性的；但是天氣變化多端，金門島嶼型的氣候更是千變萬化、變幻莫測，因此可以再增加更多會影響空氣品質擴散預測的因素，並且結合其他不同預測方法與演算法，以取得更精準的預測結果，以提供金門當地氣象預測之參考，同時也能提供當地民眾外出時的防範作為。

中華民國環境保護統計年報109年

為了解決空氣品質監測的問題，作者 這樣論述：

　　編製目的：本年報以圖表與分析說明，提供中華民國環境狀況以及環保人員所投入之環境維持成果，藉資察往知來。 　　編製內容：本年報分為空氣品質監測及污染防制、噪音監測及防制、水質監測及污染防治、廢棄物管理、環境衛生及毒化物管理、其他、國內相關統計及國際資料等部分。

運用 915 MHz 無線收發機與 RS-CC 錯誤控制碼實現動態空氣品質監測裝置

為了解決空氣品質監測的問題，作者陸恒毅 這樣論述：

在無線通訊中，數據封包在無線通道傳輸中會有不可避免的干擾而導致位元上的錯誤，為了能接收到正確的封包，就需要在無線傳輸時加上錯誤更正的機制。本論文使用錯誤控制碼，里德所羅門碼(Reed-Solomon Codes, RS Codes)串接迴旋碼(Convolutional Code)，稱為串接碼(Concatenated Code)，對數據封包做編碼與解碼，其中使用空氣感測器讀取出的數位訊號來當作空氣品質的數據，再將其當作封包的資料來源，透過無線的方式發送出去，里德所羅門碼使用符號來編解碼，所以具有良好更正連續錯誤的能力，運用彼得森演算法(Peterson Algorithm)與Chien's

演算法來做解碼的運算。迴旋碼則是具有良好更正隨機錯誤的能力，解碼方式是運用維彼特演算法(Viterbi Algorithm)來找出最小漢明距離(Hamming Distance)的路徑。利用結合兩種不同特性的編碼，來降低數據封包上的傳輸錯誤。在PIC16F877A微控器上做組合語言的程式撰寫，來實現里德所羅門碼串接迴旋碼，並整合915 MHz無線收發機，來測量與分析實際上無線數據封包傳送與接收的情況。