Telpas temperatūras prognozēšana, izmantojot LM35 sensoru un mašīnmācīšanos: 4 soļi

2025 Autors: John Day | [email protected]. Pēdējoreiz modificēts: 2025-01-23 14:59

Ievads

Šodien mēs koncentrējamies uz mašīnmācīšanās projekta izveidi, kas paredz temperatūru, izmantojot polinomu regresiju.

Mašīnmācība ir mākslīgā intelekta (AI) pielietojums, kas nodrošina sistēmām iespēju automātiski mācīties un pilnveidoties no pieredzes bez skaidras ieprogrammēšanas. Mašīnmācība ir vērsta uz tādu datorprogrammu izstrādi, kas var piekļūt datiem un tos izmantot, lai mācītos paši.

Polinomālā regresija: -polinomālā regresija ir regresijas analīzes veids, kurā attiecības starp neatkarīgo mainīgo x un atkarīgo mainīgo y tiek modelētas kā n-tās pakāpes polinoms x.

Prognozēšana: mašīnu mācīšanās ir veids, kā identificēt datu modeļus un izmantot tos, lai automātiski pieņemtu prognozes vai lēmumus. … Regresijai jūs uzzināsit, kā izmērīt korelāciju starp diviem mainīgajiem un aprēķināt vispiemērotāko līniju, lai prognozētu, kad pamatā esošās attiecības ir lineāras.

2. Šajā projektā izmantotās lietas

Aparatūras komponenti

1. Sieviešu/sieviešu džemperu vadi × (pēc vajadzības)
2. Maizes dēlis (vispārīgs) × 1
3. LM35 sensors × 1
4. Bolt IoT Bolt WiFi modulis × 1

Programmatūras lietotnes un tiešsaistes pakalpojumi

1. Bolt IoT Bolt CloudBolt
2. IoT Android lietotne

1. darbība: LM35 sensora pievienošana skrūvei

1. darbība: turiet sensoru tā, lai jūs varētu nolasīt uz tā uzrakstīto LM35.

2. darbība. Šajā pozīcijā no kreisās uz labo identificējiet sensora tapas kā VCC, Output un Gnd.

Aparatūras attēlā VCC ir pievienots sarkanajam vadam, izeja ir pievienota oranžajam vadam un Gnd ir pievienots brūnajam vadam.

3. darbība. Izmantojot vadu no mātītes līdz mātītei, savienojiet 3 LM35 tapas ar Bolt Wifi moduli šādi:

• LM35 VCC tapa tiek savienota ar 5 V Bolt Wifi moduli.
• LM35 izejas tapa tiek savienota ar Bolt Wifi moduļa A0 (analogās ieejas tapu).
• LM35 Gnd pin savienojas ar Gnd.

2. solis: temperatūras prognozēšana

1. darbība. Veiciet tādus pašus savienojumus kā ekrānā “Aparatūras savienojumi temperatūras monitoram” moduļa “Mākoņi, API un brīdinājumi” tēmā “Saskarnes sensors virs VPS”.

2. darbība: ieslēdziet ķēdi un ļaujiet tai izveidot savienojumu ar Bolt Cloud. (Skrūves zaļajai gaismas diodei vajadzētu iedegties)

3. darbība: dodieties uz cloud.boltiot.com un izveidojiet jaunu produktu. Izveidojot produktu, izvēlieties produkta veidu kā izvadierīci un saskarnes veidu kā GPIO. Pēc produkta izveides atlasiet nesen izveidoto produktu un pēc tam noklikšķiniet uz konfigurācijas ikonas.

4. solis: Aparatūras cilnē atlasiet radio pogu blakus A0 tapai. Piešķiriet tapai nosaukumu “temp” un saglabājiet konfigurāciju, izmantojot ikonu “Saglabāt”.

5. darbība: pārejiet uz koda cilni, piešķiriet produkta kodam nosaukumu “prognozēt” un izvēlieties koda veidu kā js.

6. darbība. Uzrakstiet šādu kodu, lai attēlotu temperatūras datus un palaistu datiem polinomu regresijas algoritmu, kā arī saglabātu produkta konfigurācijas.

setChartLibrary ('google-diagramma');

setChartTitle ('Polinomālā regresija');

setChartType ('predictionGraph');

setAxisName ('time_stamp', 'temp');

mul (0,0977);

plotChart ('time_stamp', 'temp');

7. solis: cilnē Produkti atlasiet izveidoto produktu un pēc tam noklikšķiniet uz saites ikonas. Uznirstošajā logā atlasiet savu Bolt ierīci un pēc tam noklikšķiniet uz pogas Gatavs.

8. darbība. Noklikšķiniet uz pogas “izvietot konfigurāciju” un pēc tam uz ikonas “Skatīt šo ierīci”, lai apskatītu jūsu izveidoto lapu. Zemāk ir gala izvades ekrānuzņēmums.

9. darbība. Pagaidiet apmēram 2 stundas, līdz ierīce augšupielādē pietiekami daudz datu punkta mākonī. Pēc tam varat noklikšķināt uz prognozēšanas pogas, lai skatītu prognozēšanas grafiku, pamatojoties uz polinomu regresijas algoritmu.