一种基于模型预测的房车内部CO特征智能预警方法

本发明涉及车内环境安全智能监测与诊断技术领域，具体涉及一种基于模型预测的房车内部CO特征智能预警方法，包括步骤1、收集数据并构建包括房车内实时CO浓度数据的全面监测数据库；步骤2、基于多元线性回归锁定影响车内CO浓度的关键参数，构建基于GRU神经网络算法的CO浓度绝对值预测模型，进一步分析计算CO浓度变化率；步骤3、制订基于模型预测的CO浓度“绝对值‑变化率”超阈值预警逻辑规则，实现基于所构建规则的房车内部CO特征智能预警。本发明能够及时地对房车内的CO特征做出诊断和预警，有效防止车内人员CO中毒。