【摘 要】
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随着塑胶跑道在学校等场所的普及,其质量安全问题面临严峻挑战。劣质塑胶跑道材质及其施工辅料缓释的挥发性有机化合物（VOC）对大众健康构成极大威胁,本文以塑胶跑道为研究对象,开发基于物联网的实时监测与预警解决方案,连续获取跑道局域环境参数,实时预测VOC浓度变化趋势,提前预报跑道附近空气安全等级。系统原型使用环境集成传感器和紫外传感器搭配PSoC6构建采集节点实现数据采集;以树莓派3B为数据中心,部署
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随着塑胶跑道在学校等场所的普及,其质量安全问题面临严峻挑战。劣质塑胶跑道材质及其施工辅料缓释的挥发性有机化合物（VOC）对大众健康构成极大威胁,本文以塑胶跑道为研究对象,开发基于物联网的实时监测与预警解决方案,连续获取跑道局域环境参数,实时预测VOC浓度变化趋势,提前预报跑道附近空气安全等级。系统原型使用环境集成传感器和紫外传感器搭配PSoC6构建采集节点实现数据采集;以树莓派3B为数据中心,部署以TensorFlow为后端的Keras算法模型,分别使用长短期记忆（LSTM）和多参数线性规划（MLP）模型对数据建模分析;使用物联网中间件Zerynth和ESP8266硬件搭建WEB服务器,实时展示分析结果;系统设计实现预测空气安全等级并提前告知人们远离危险区域。经模拟测试,开发的系统原型能够实现预期功能设计。
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