摘要：本研究旨在开发一套基于阿里云平台的空气质量远程监控系统,该系统以STM32F103系列微控制器为核心,配备传感器阵列实时监测六项关键空气质量参数(PM2.5、PM10、SO_(2)、NO_(2)、CO和O_(3)),并依据国家《环境空气质量标准》精确计算空气质量指数(Air Quality Index,AQI)。系统引入一维卷积神经网络(CNN)模型,对AQI进行科学预测,并通过MQTT传输协议将监测数据、AQI值及预测结果同步至阿里云平台,用户可通过手机端实时接收空气质量信息及预警通知。系统设计重点在于数据采集、显示、云端数据交互及预警响应等功能,硬件架构涵盖传感器阵列、预警单元、TFTLCD触摸显示屏及ATK-ESP8266无线通讯模块;软件层面则集成了FreeRTOS实时操作系统、设备驱动程序、数据处理算法、LVGL图形库用户界面设计及AQI预测核心算法。项目创新性地实现了云平台与移动设备的高效协同,确保了数据监测的实时性与预警的准确性。

摘要：~~（共12页)