Increase Accuracy to Dust Sensors PM2.5 Using Intelligence Computing.

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