Բովանդակություն:

Սենյակի ջերմաստիճանի կանխատեսում LM35 տվիչի և մեքենայական ուսուցման միջոցով. 4 քայլ
Սենյակի ջերմաստիճանի կանխատեսում LM35 տվիչի և մեքենայական ուսուցման միջոցով. 4 քայլ

Video: Սենյակի ջերմաստիճանի կանխատեսում LM35 տվիչի և մեքենայական ուսուցման միջոցով. 4 քայլ

Video: Սենյակի ջերմաստիճանի կանխատեսում LM35 տվիչի և մեքենայական ուսուցման միջոցով. 4 քայլ
Video: Ինչպես ճիշտ չափել մարմնի ջերմաստիճանը. 3 հիմնական կանոն 2024, Նոյեմբեր
Anonim
Սենյակի ջերմաստիճանի կանխատեսում LM35 տվիչի և մեքենայական ուսուցման միջոցով
Սենյակի ջերմաստիճանի կանխատեսում LM35 տվիչի և մեքենայական ուսուցման միջոցով
Սենյակի ջերմաստիճանի կանխատեսում LM35 տվիչի և մեքենայական ուսուցման միջոցով
Սենյակի ջերմաստիճանի կանխատեսում LM35 տվիչի և մեքենայական ուսուցման միջոցով
Սենյակի ջերմաստիճանի կանխատեսում LM35 տվիչի և մեքենայական ուսուցման միջոցով
Սենյակի ջերմաստիճանի կանխատեսում LM35 տվիչի և մեքենայական ուսուցման միջոցով

Ներածություն

Այսօր մենք կենտրոնացած ենք մեքենայական ուսուցման նախագծի կառուցման վրա, որը կանխատեսում է ջերմաստիճանը բազմանդամ ռեգրեսի միջոցով:

Մեքենայական ուսուցումը արհեստական ինտելեկտի (AI) կիրառում է, որն ապահովում է համակարգերին ինքնաբերաբար սովորելու և փորձից կատարելագործվելու ունակություն ՝ առանց հստակ ծրագրավորված լինելու: Մեքենայական ուսուցումը կենտրոնանում է համակարգչային ծրագրերի մշակման վրա, որոնք կարող են մուտք գործել տվյալներ և օգտագործել դրանք սովորել իրենց համար:

Բազմանդամ ռեգրեսիա.-բազմանդամ ռեգրեսիան ռեգրեսիայի վերլուծության մի ձև է, որի դեպքում անկախ x փոփոխականի և y կախված փոփոխականի միջև փոխհարաբերությունները մոդելավորվում են որպես x- ի n-րդ աստիճանի բազմանդամ:

Կանխատեսում. -Մեքենայական ուսուցումը տվյալների ձևերը որոշելու և դրանք կանխատեսումներ կամ որոշումներ կայացնելու ավտոմատ եղանակ է: … Հետընթացի համար դուք կսովորեք, թե ինչպես չափել հարաբերակցությունը երկու փոփոխականների միջև և հաշվարկել կանխատեսումներ անելու համար ամենահարմար գիծը, երբ հիմքում ընկած հարաբերությունը գծային է:

2. Այս նախագծում օգտագործվող իրերը

Սարքավորման բաղադրիչներ

  1. Իգական/իգական ցատկող լարեր × (ըստ անհրաժեշտության)
  2. Հացաթուղթ (ընդհանուր) × 1
  3. LM35 տվիչ × 1
  4. Bolt IoT Bolt WiFi մոդուլ × 1

Softwareրագրային ապահովման ծրագրեր և առցանց ծառայություններ

  1. Bolt IoT Bolt CloudBolt
  2. IoT Android հավելված

Քայլ 1: LM35 տվիչը միացնել պտուտակին

LM35 տվիչը միացնելով պտուտակին
LM35 տվիչը միացնելով պտուտակին
LM35 տվիչը միացնելով պտուտակին
LM35 տվիչը միացնելով պտուտակին
LM35 տվիչը միացնելով պտուտակին
LM35 տվիչը միացնելով պտուտակին

Քայլ 1. Սենսորը պահեք այնպես, որ կարողանաք կարդալ դրա վրա գրված LM35- ը:

Քայլ 2: Այս դիրքում, տվիչի սղոցները նշեք որպես VCC, Output և Gnd ՝ ձեր ձախից աջ:

Սարքավորումների պատկերում VCC- ն միացված է կարմիր մետաղալարին, Ելքը `նարնջագույն մետաղալարին, իսկ Gnd- ը` շագանակագույն մետաղալարին:

Քայլ 3. Արական և իգական լարերի օգտագործումը միացրեք LM35- ի 3 կապում Bolt Wifi մոդուլին հետևյալ կերպ.

  • LM35- ի VCC կապը միանում է Bolt Wifi մոդուլի 5 վ -ին:
  • LM35- ի ելքային կապը միանում է Bolt Wifi մոդուլի A0- ին (Անալոգային մուտքի քորոց):
  • LM35- ի Gnd կապը միանում է Gnd- ին:

Քայլ 2: Pերմաստիճանի կանխատեսում

Pերմաստիճանի կանխատեսում
Pերմաստիճանի կանխատեսում
Pերմաստիճանի կանխատեսում
Pերմաստիճանի կանխատեսում

Քայլ 1. Կատարեք նույն կապերը, ինչ «wareերմաստիճանի մոնիտորի սարքավորումներ» էկրանին, «Ամպ, API և ահազանգեր» մոդուլի «Հղում դեպի սենսոր VPS- ով» թեմայում:

Քայլ 2. Միացրեք միացումը և թողեք, որ այն միանա պտուտակի ամպին: (Պտուտակի կանաչ լուսադիոդը պետք է միացված լինի)

Քայլ 3. Գնացեք cloud.boltiot.com և ստեղծեք նոր ապրանք: Արտադրանքը ստեղծելիս ընտրեք ապրանքի տեսակը որպես ելքային սարք և ինտերֆեյսի տեսակը `որպես GPIO: Ապրանքը ստեղծելուց հետո ընտրեք վերջերս ստեղծված արտադրանքը, այնուհետև կտտացրեք կազմաձևման պատկերակին:

Քայլ 4. Սարքավորումների ներդիրում ընտրեք ռադիո կոճակը A0 կապի կողքին: Նշեք «PIN» անունը և պահեք կազմաձևը `օգտագործելով« Պահել »պատկերակը:

Քայլ 5. Տեղափոխեք կոդերի ներդիր, ապրանքի կոդին տվեք «կանխատեսել» անունը և ընտրեք կոդի տեսակը որպես js:

Քայլ 6. Գրեք հետևյալ ծածկագիրը `ջերմաստիճանի տվյալները գծելու և տվյալների վրա բազմանդամ ռեգրեսիայի ալգորիթմը գործարկելու և արտադրանքի կազմաձևերը պահպանելու համար:

setChartLibrary ('google-chart');

setChartTitle («Բազմանդամային հետընթաց»);

setChartType ('predictionGraph');

setAxisName ('time_stamp', 'temp');

մուլ (0.0977);

plotChart ('time_stamp', 'temp');

Քայլ 7: Ապրանքների ներդիրում ընտրեք ստեղծված արտադրանքը, այնուհետև կտտացրեք հղման պատկերակին: Բացվող պատուհանում ընտրեք ձեր Bolt սարքը, այնուհետև կտտացրեք «Կատարված» կոճակին:

Քայլ 8. Կտտացրեք «տեղակայել կազմաձևում» կոճակին և այնուհետև «դիտել այս սարքը» պատկերակին ՝ ձեր նախագծած էջը դիտելու համար: Ստորև բերված է վերջնական արդյունքի սքրինշոթը:

Քայլ 9. Սպասեք մոտ 2 ժամ, մինչև սարքը բավականաչափ տվյալների կետ վերբեռնի Ամպին: Այնուհետև կարող եք սեղմել կանխատեսման կոճակը ՝ կանխատեսման գրաֆիկը դիտելու համար ՝ բազմանդամ ռեգրեսիայի ալգորիթմի հիման վրա:

Խորհուրդ ենք տալիս: