Please use this identifier to cite or link to this item: http://202.28.20.112/dspace/handle/123456789/691
Title: Increase Accuracy to Dust Sensors PM2.5 Using Intelligence Computing.
การเพิ่มความแม่นยำให้เซ็นเซอร์วัดฝุ่นละออง PM 2.5 โดยใช้ความฉลาดทางการคำนวณ
Authors: Sorasak Kruertong
สรศักดิ์ เครือทอง
Bowonsak Srisungsittisunti
บวรศักดิ์ ศรีสังสิทธิสันติ
University of Phayao
Bowonsak Srisungsittisunti
บวรศักดิ์ ศรีสังสิทธิสันติ
bowonsak.sr@up.ac.th
bowonsak.sr@up.ac.th
Keywords: ฝุ่นละออง PM 2.5, การวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้น, เซ็นเซอร์วัดฝุ่นละออง
PM 2.5. Linear Regression. Dust Sensor.
Issue Date:  29
Publisher: University of Phayao
Abstract: In this study, dust measurements of up to 2.5 micrograms per cubic meter (PM2.5 u/g) were used in an enclosed area and used a GP2Y1010AU0F sensor, which is less accurate compared to the PMS3003 sensor, which has better performance. Therefore, a linear regression analysis model was applied to enhance the efficiency of GP2Y1010AU0F's sensors by collecting data for generating equations for a total of 3089 data sets in a closed system. The test results can be generated. It appears that the accuracy of the GP2Y1010AU0F’s sensor has been increased to a value that is more accurate by 94.63 percentage.
งานวิจัยนี้ได้ทำการศึกษาการตรวจวัดหาฝุ่นละอองขนาดไม่เกิน 2.5 ไมโครกรัมต่อลูกบาศก์เมตรในบริเวณพื้นที่ปิดและได้ใช้เซ็นเซอร์ Sharp รุ่น GP2Y1010AU0F ที่ไม่ค่อยแม่นยำเมื่อเทียบกับเซ็นเซอร์รุ่น PMS3003 ซึ่งมีประสิทธิภาพที่ดีกว่า จึงทำการประยุกต์ใช้โมเดลวิธีการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้น (Linear Regression Analysis) มาเพิ่มประสิทธิภาพให้กับเซ็นเซอร์ของ Sharp รุ่น GP2Y1010AU0F โดยการเก็บข้อมูลสำหรับสร้างสมการเป็นจำนวนทั้งหมด 3089 ชุดข้อมูลในระบบปิด ผลการทดสอบสามารถที่สร้างขึ้นปรากฏว่ามีการเพิ่มความแม่นยำของเซ็นเซอร์ Sharp รุ่น GP2Y1010AU0F ให้ได้ค่าที่มีค่าความแม่นยำขึ้นคิดเป็นร้อยละ 94.63
URI: http://202.28.20.112/dspace/handle/123456789/691
Appears in Collections:School of Information and Communication Technology

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
60023405.pdf3.41 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.