LM35 Sensoru və Maşın Öyrənməsi ilə Otaq İstiliyinin Proqnozlaşdırılması: 4 Addım

2025 Müəllif: John Day | [email protected]. Son dəyişdirildi: 2025-01-23 12:54

Giriş

Bu gün, polinom reqressiyası ilə temperaturu proqnozlaşdıran bir maşın öyrənmə layihəsi qurmağa diqqət yetiririk.

Maşın öyrənmə, sistemlərə açıq şəkildə proqramlaşdırılmadan avtomatik olaraq təcrübədən öyrənmək və inkişaf etdirmək imkanı verən süni intellektin (AI) bir tətbiqidir.

Polinom Regresiyası: -polinom reqressiyası, müstəqil x dəyişən və y asılı dəyişən arasındakı əlaqənin x-də n-ci dərəcəli polinom olaraq modelləşdirildiyi bir reqressiya təhlili formasıdır.

Proqnozlaşdırma: -Maşın öyrənmə məlumatlarda nümunələri müəyyən etmək və avtomatik olaraq proqnoz və ya qərar vermək üçün istifadə etmək üsuludur. … Reqressiya üçün iki dəyişən arasındakı korrelyasiyanı ölçməyi və əsas əlaqənin xətti olduğu zaman proqnozlar vermək üçün ən uyğun xətti hesablamağı öyrənəcəksiniz.

2. Bu layihədə istifadə olunan şeylər

Avadanlıq komponentləri

1. Qadın/Qadın Jumper Telləri × (Ehtiyac olaraq)
2. Çörək paneli (ümumi) × 1
3. LM35 sensoru × 1
4. Bolt IoT Bolt WiFi Modulu × 1

Proqram proqramları və onlayn xidmətlər

1. Bolt IoT Bolt CloudBolt
2. IoT Android Tətbiqi

Addım 1: LM35 Sensorunun Boltla Bağlanması

Addım 1: Sensoru üzərinə yazılmış LM35 oxuya biləcəyiniz şəkildə saxlayın.

Addım 2: Bu mövqedə, sensorun sancaqlarını soldan sağa VCC, Çıxış və Gnd olaraq təyin edin.

Hardware görüntüsündə VCC qırmızı telə, Çıxış narıncı telə və Gnd qəhvəyi telə bağlıdır.

Addım 3: LM35 -in 3 pinini Bolt Wifi Moduluna kişidən dişi telə istifadə edərək aşağıdakı kimi bağlayın:

• LM35 -in VCC pimi, Bolt Wifi modulunun 5v -ə qoşulur.
• LM35 -in çıxış pimi Bolt Wifi modulunun A0 (Analog giriş pimi) ilə bağlanır.
• LM35 -in Gnd pimi Gnd -ə qoşulur.

Addım 2: Temperaturun proqnozlaşdırılması

Addım 1: 'Bulud, API və Uyarılar' modulunun 'VPS üzərindəki interfeys sensoru' mövzusunda 'Temperatur monitoru üçün hardware əlaqələri' ekranı ilə eyni bağlantıları qurun.

Addım 2: Dövrəni gücləndirin və Bolt Buluduna qoşulmasına icazə verin. (Boltun Yaşıl LED -i yanmalıdır)

Addım 3: cloud.boltiot.com saytına daxil olun və yeni bir məhsul yaradın. Məhsulu yaradarkən Çıxış Cihazı olaraq məhsul növünü və GPIO olaraq interfeys növünü seçin. Məhsulu yaratdıqdan sonra yaxınlarda yaradılan məhsulu seçin və sonra konfiqurasiya simgesini vurun.

Addım 4: Donanım sekmesinde, A0 pininin yanındakı radio düyməsini seçin. Pinə 'temp' adını verin və 'Saxla' simgesini istifadə edərək konfiqurasiyanı qeyd edin.

Addım 5: Kod sekmesine keçin, məhsul koduna 'proqnozlaşdır' adı verin və kod növünü js olaraq seçin.

Addım 6: İstilik məlumatlarını qurmaq və məlumatlarda polinomun reqressiya alqoritmini işə salmaq və məhsul konfiqurasiyalarını saxlamaq üçün aşağıdakı kodu yazın.

setChartLibrary ('google-chart');

setChartTitle ('PolinomRegressiyası');

setChartType ('predictionGraph');

setAxisName ('time_stamp', 'temp');

mul (0.0977);

plotChart ('vaxt_stampı', 'temp');

Adım 7: Məhsullar sekmesinde yaradılan məhsulu seçin və sonra bağlantı simgesini basın. Açılan pəncərədə Bolt cihazınızı seçin və sonra 'Bitti' düyməsini basın.

Adım 8: Dizayn etdiyiniz səhifəni görmək üçün 'konfiqurasiya yerləşdir' düyməsini və sonra 'bu cihazı görüntüləyin' simgesini vurun. Aşağıda son çıxışın ekran görüntüsü verilmişdir.

Adım 9: Cihazın Buluda kifayət qədər məlumat nöqtəsi yükləməsi üçün təxminən 2 saat gözləyin. Daha sonra polinomun reqressiya alqoritminə əsaslanan proqnoz qrafikinə baxmaq üçün proqnozlaşdırma düyməsini vura bilərsiniz.