适合部署在嵌入式端的大气污染物传感器数据校准方法

本发明为适合部署在嵌入式端的大气污染物传感器数据校准方法，该方法包括获取不同大气环境下不同浓度的不同传感器经过温度补偿后的原始响应数据以及对应的温度、湿度、气压数据、采样时间；同时收集国控站或者省控站给出的对应时刻的不同传感器对应检测对象的浓度真实值；将所得到的数据进行预处理，获得最终的数据集；以随机森林算法作为教师模型，以梯度提升机算法作为学生模型，利用常春藤算法对梯度提升机算法和随机森林算法的超参数进行寻优；将寻优找到的超参数最优解代入到相应算法中，并使用这些超参数组合重新训练教师模型和学生模型；模型在嵌入式设备的部署并更新显示。在保证准确性的前提缩小模型尺寸实现嵌入式端的部署。