描述

介紹

這個項目是關于使用物聯網平臺創建一個溫度警報系統，它也可以在許多實際場景中用作解決方案。

在這個項目中，我們使用稱為 Z 分數分析、數據可視化和電報的機器學習算法來獲取通知。

使用此分析，我們可以檢測到收集數據中的異常情況。這包括計算 Z 分數、均值、方差和閾值。每當數據超過閾值時，就可以向用戶發送一條消息。

Z-Score 取決于我們給出的兩個常量輸入，幀大小和乘法因子。

(Mn = 平均值) (Zn = Z 分數) (Tn = 閾值)

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這里閾值與乘法因子（C）成正比，與幀大?。╮）成反比。即，我們應該調整這些值以獲得準確的異常檢測。

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硬件連接

• LM35 - 溫度傳感器
• 把它放在面包板上。（平面朝向您的一側）
• 以同樣的方式，將跳線的另一端連接到面包板上 LM35 傳感器的相應引腳。

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• 螺栓 Wi-Fi 模塊

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• 將三根跳線連接到 Bolt Wi-fi 模塊。
• Vcc pin (5v), GND pin, input pin (A0)各一個。
• 以同樣的方式，將跳線的另一端連接到面包板上 LM35 傳感器的相應引腳。

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• 啟動設備以開始使用。

數據可視化

• 打開Bolt 云平臺，創建產品。
• 配置此產品。
• 編寫一個 javascript 以使用 google-chart 在圖表中可視化數據。點擊這里
• 您還可以使用'predictionGraph'來預測下一個溫度值。

setChartLibrary('google-chart'); 
setChartTitle('Your Graph Title'); 
setChartType('predictionGraph');  
setAxisName('X-axis Name','Y-axis Name'); 
mul(0.0977);
plotChart('time_stamp','your_variable_name');

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界面

• 打開 Ubuntu 終端并為 boltiot 安裝 Python 庫。點擊這里
• 創建一個配置 python 文件，其中包含設備 ID、API 密鑰和其他所需數據，例如電報聊天 ID、電報機器人 ID、幀大小和倍增因子。
• 在另一個 python 文件中寫入所需的編碼部分。到這里
• 主程序由兩個函數組成，compute_bounds()用于計算 Z 分數分析和send_telegram_message()每當檢測到異常時發送警報消息。

提醒短信/消息

• 創建電報機器人和電報頻道以通過電報獲取警報消息
• 將電報機器人添加到您創建的電報頻道。
• 將成員加入頻道以獲取警報/通知。

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結果

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