58、基于机器学习的环境温度测量与数字化图书馆管理系统解析

基于机器学习的环境温度测量与数字化图书馆管理系统解析

基于机器学习的环境温度测量

在环境温度测量领域，基于机器学习的方法正展现出独特的优势。我们先从声音传播的基本原理说起。声音在空气中的传播速度与温度密切相关，其公式为：
[c = \sqrt{\frac{\gamma RT}{M}}]
其中，(c)是声速，(\gamma)是比热比（对于空气，(\gamma = 1.40)），(R)是通用气体常数（(R = 8.314 J/(molK))），(T)是绝对温度，(M)是气体的分子质量（对于空气，(M = 0.02896 kg/mol)）。在(0^{\circ}C)时，超声波的传播速度是(331.45 \pm 0.05 m/s)，并且温度每升高(1^{\circ}C)，声速增加(0.607 m/s)。当已知温度时，声速计算公式为：
[c = 331.45 + 0.607 \times T_c]
其中(T_c)是摄氏温度。反过来，也可以根据声速来估算温度：
[T_c = \frac{c - 331.45}{0.607}]

从这些公式可以看出，声速随温度升高而增加，而飞行时间（ToF）与声速成反比。声速越快，ToF越短。其关系公式为：
[c = \frac{2 \times d}{ToF}]
这里的(d)是距离。此外，空气中相对湿度的增加会使声速有少量提高，温度和相对湿度对声速的综合影响如图所示。

接下来介绍两种用于环境温度测量的机器学习方法。
- 多元线性回归（MLR） ：MLR用于建立复杂的输入 - 输出关系。其目标是找到一组解释变量（自变量）和响应变量（因变量）之间的