Parashikimi i temperaturës së dhomës përmes sensorit LM35 dhe mësimit të makinerisë: 4 hapa

2024 Autor: John Day | [email protected]. E modifikuara e fundit: 2024-01-30 12:19

Prezantimi

Sot ne jemi të fokusuar në ndërtimin e një projekti të mësimit të makinerisë që parashikon temperaturën përmes regresionit polinomial.

Mësimi i makinerisë është një aplikim i inteligjencës artificiale (AI) që u siguron sistemeve aftësinë për të mësuar dhe përmirësuar automatikisht nga përvoja pa u programuar në mënyrë eksplicite. Mësimi i makinës fokusohet në zhvillimin e programeve kompjuterike që mund të kenë qasje në të dhëna dhe t'i përdorin ato për të mësuar për veten e tyre.

Regresioni polinomik: -regjresioni polinomial është një formë e analizës së regresionit në të cilën marrëdhënia midis ndryshores së pavarur x dhe ndryshores së varur y modelohet si një polinom i shkallës së nëntë në x.

Parashikimi: -Mësimi i makinerisë është një mënyrë për të identifikuar modelet në të dhëna dhe duke i përdorur ato për të bërë automatikisht parashikime ose vendime. … Për regresionin, ju do të mësoni se si të matni korrelacionin midis dy variablave dhe të llogaritni një linjë më të përshtatshme për të bërë parashikime kur marrëdhënia themelore është lineare.

2. Gjërat e përdorura në këtë projekt

Komponentët e harduerit

1. Telat e kërcyesit Femër/Femër × (Sipas nevojës)
2. Breadboard (gjenerike) × 1
3. Sensori LM35 × 1
4. Moduli Bolt IoT Bolt WiFi × 1

Aplikacionet softuerike dhe shërbimet online

1. Bolt IoT Bolt CloudBolt
2. Aplikacioni IoT Android

Hapi 1: Lidhja e sensorit LM35 me bulonën

Hapi 1: Mbajeni sensorin në një mënyrë të tillë që të mund të lexoni LM35 të shkruar në të.

Hapi 2: Në këtë pozicion, identifikoni kunjat e sensorit si VCC, Output dhe Gnd nga e majta në të djathtë.

Në imazhin e pajisjeve, VCC është e lidhur me telin e kuq, Output është i lidhur me tela portokalli dhe Gnd është i lidhur me tela ngjyrë kafe.

Hapi 3: Përdorimi i telit mashkull në femër lidhni 3 kunjat e LM35 me Modulin Bolt Wifi si më poshtë:

• Kodi VCC i LM35 lidhet me 5v të modulit Bolt Wifi.
• Kunja dalëse e LM35 lidhet me A0 (kunja hyrëse analoge) e modulit Bolt Wifi.
• Kunja Gnd e LM35 lidhet me Gnd.

Hapi 2: Parashikimi i Temperaturës

Hapi 1: Bëni të njëjtat lidhje si ekrani "Lidhjet e pajisjeve për monitorin e temperaturës", në temën "Ndërfaqja e sensorit mbi VPS" të modulit "Cloud, API dhe Alerts".

Hapi 2: Ndizni qarkun dhe lëreni të lidhet me renë e rrufesë. (LED e Gjelbër e Bolt duhet të jetë e ndezur)

Hapi 3: Shkoni te cloud.boltiot.com dhe krijoni një produkt të ri. Ndërsa krijoni produktin, zgjidhni llojin e produktit si pajisje dalëse dhe llojin e ndërfaqes si GPIO. Pas krijimit të produktit, zgjidhni produktin e krijuar kohët e fundit dhe pastaj klikoni në ikonën e konfigurimit.

Hapi 4: Në skedën e pajisjeve, zgjidhni butonin e radios pranë pinit A0. Jepni pinit emrin 'temp' dhe ruani konfigurimin duke përdorur ikonën 'Save'.

Hapi 5: Kaloni në skedën e kodit, jepini kodit të produktit emrin 'parashiko' dhe zgjidhni llojin e kodit si js.

Hapi 6: Shkruani kodin e mëposhtëm për të vizatuar të dhënat e temperaturës dhe për të ekzekutuar algoritmin e regresionit polinomial në të dhëna dhe për të ruajtur konfigurimet e produktit.

setChartLibrary ('google-chart');

setChartTitle ('Regresioni Polinomial');

setChartType ('predictionGraph');

setAxisName ('stampimi kohor', 'temp');

mul (0.0977);

plotChart ('stampimi kohor', 'temp');

Hapi 7: Në skedën e produkteve, zgjidhni produktin e krijuar dhe më pas klikoni në ikonën e lidhjes. Zgjidhni pajisjen tuaj Bolt në dritaren që shfaqet dhe pastaj klikoni në butonin 'Done'.

Hapi 8: Klikoni në butonin 'vendos konfigurimin' dhe më pas ikonën 'shiko këtë pajisje' për të parë faqen që keni krijuar. Më poshtë është pamja e daljes përfundimtare.

Hapi 9: Prisni rreth 2 orë që pajisja të ngarkojë pikë të mjaftueshme të të dhënave në Cloud. Pastaj mund të klikoni në butonin e parashikimit për të parë grafikun e parashikimit bazuar në algoritmin e regresionit polinomial.