基于STM32 的空气质量指数预测系统毕业设计【附代码】
✅博主简介：本人擅长数据处理、建模仿真、程序设计、论文写作与指导，项目与课题经验交流。项目合作可私信或扫描文章底部二维码。
基于STM32的空气质量指数预测系统的核心内容，包括系统设计和实现细节：
1. 空气质量指数预测模型 1.1 模型构建传统的空气质量监测系统主要通过静态传感器采集数据，存在只能被动感知环境变化的问题。为了克服这一缺陷，本文提出了一种基于长短期记忆网络（LSTM）的空气质量预测模型，结合了卷积神经网络（CNN）和注意力机制。
长短期记忆网络（LSTM）：LSTM网络用于捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。其记忆单元能够有效处理和预测室内空气质量的时间序列变化。
一维空洞卷积（Dilated Convolution）：引入一维空洞卷积以增加卷积层的感受野，而不增加计算量。空洞卷积通过跳跃连接的方式，使模型能够捕捉时间序列中的长距离依赖。
注意力机制（Attention Mechanism）：结合注意力机制以增强模型对重要时间步的关注，提升模型的预测精度。注意力机制能够在处理输入数据时，动态调整对各时间步数据的权重。
改进的布谷鸟算法：对LSTM网络模型进行优化，使用改进的布谷鸟算法优化模型的超参数，包括学习率、隐藏层的数量及单元数等。布谷鸟算法是一种模拟自然界寄生鸟类行为的优化算法，通过模拟这些行为来寻找最优解。
1.2 模型训练与优化模型训练采用历史空气质量数据，包括室内温湿度、CO2浓度、PM2.5、PM10等参数。这些数据通过归一化处理后输入LSTM网络进行训练。
数据预处理：数据预处理包括缺失值处理、归一化、滑动窗口技术等，以确保输入数据的质量和模型的训练效果。
模型训练：在训练过程中，使用交叉验证方法评估模型的性能。改进的布谷鸟算法用于调整模型的超参数，通过迭代优化，提升预测精度。
模型评估：使用均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等指标评估模型的预测性能。优化后的模型在这些指标上表现优异，表明其具有较高的预测精度。
2. 系统设计与实现 2.1 预测节点设计预测节点是系统的核心部分，负责采集环境数据、执行预测模型并提供预测结果。该节点基于STM32F7系列芯片设计，主要包括以下功能模块：
STM32F7主控单元：负责模型的运行和数据处理，搭载优化后的LSTM预测模型。
传感器接口：集成多种传感器用于采集室内空气质量数据，包括温湿度传感器、CO2传感器、PM2.5/PM10传感器等。这些传感器通过ADC接口或I2C接口与STM32进行连接。
数据重构：将采集的数据按照预测模型的输入要求进行重构，包括数据归一化、时间序列滑动窗口等处理。
预测结果处理：将模型的输出结果进行处理，包括结果展示、报警触发等。
报警模块：当预测结果显示空气质量指数超过预设阈值时，触发报警系统，如蜂鸣器、LED灯等，及时提醒用户采取措施。
2.2 无线通信节点设计无线通信节点负责将预测节点产生的数据发送至物联网平台。主要功能包括：
无线通信模块：使用无线通信技术（如WiFi模块ESP8266、LoRa模块等）将数据传输到物联网平台。选择适合的通信模块取决于实际应用场景的需求（如数据传输范围、网络覆盖等）。
数据传输协议：采用HTTP、MQTT等协议实现数据的上传和实时更新。数据传输过程中的安全性和可靠性也是需要重点考虑的问题。
2.3 物联网平台设计物联网平台是系统的数据展示和控制中心。主要功能包括：
数据存储：平台接收并存储预测节点发送的数据，包括实时空气质量数据、预测结果等。
数据展示：通过Web界面展示实时空气质量指数、预测结果及历史数据趋势。界面设计需简洁易用，提供直观的数据可视化效果。
远程控制：用户可以通过Web界面远程配置预测节点的参数，如调整报警阈值、修改数据采集频率等。
3. 系统测试与性能评估 3.1 系统性能测试系统经过实验室和实际环境测试，验证了其稳定性和可靠性。测试过程包括：
数据采集与预测：测试系统在不同环境条件下的预测性能，包括高污染、低污染等场景。通过对比预测值和实际值，评估系统的预测精度。
系统稳定性：测试系统在长时间运行中的稳定性，包括数据传输的可靠性、无线通信的稳定性等。
响应能力：评估报警系统的响应速度和准确性，确保系统能够及时处理预测结果，并触发相应的警报。
3.2 性能评估通过多种指标评估系统的性能，包括：
预测精度：使用均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等指标评估预测模型的精度。
响应时间：测量系统从数据采集到预测结果展示的时间延迟，确保系统的实时性。
系统稳定性：评估系统在不同环境下的稳定性，包括数据传输稳定性、传感器工作稳定性等。
#include "stm32f7xx.h"
#include "sensor.h"
#include "lcd.h"
#include "wifi_module.h"
#include "model.h"
// 初始化系统
void init_system() {
// 初始化LCD
lcd_init();
// 初始化传感器
sensor_init();
// 初始化WiFi模块
wifi_init();
// 加载预测模型
load_model("model.h5");
}
// 数据采集与预测
void collect_and_predict() {
// 采集传感器数据
float temperature = read_temperature();
float humidity = read_humidity();
float co2 = read_co2();
float pm25 = read_pm25();
float pm10 = read_pm10();
// 数据重构
float input_data[5] = {temperature, humidity, co2, pm25, pm10};
// 执行预测
float prediction = model_predict(input_data);
// 显示预测结果
lcd_display(prediction);
// 发送数据到物联网平台
wifi_send(prediction);
// 根据预测结果触发报警
if (prediction > THRESHOLD) {
trigger_alarm();
}
}
int main(void) {
init_system();
while (1) {
collect_and_predict();
HAL_Delay(60000); // 每分钟采集一次数据
}
}
电路图：
相关知识
基于STM32单片机的鲜花售卖机系统设计
基于STM32的花卉温室控温系统设计
基于STM32设计的环境检测设备
基于STM32设计的智能空调
基于STM32单片机远程浇花花盆GSM短信浇水补光灌溉系统
计算机优秀毕业设计论文参考。基于 SSM 的网上鲜花订购系统
基于深度学习的玉米病虫害检测系统（网页版+YOLOv8/v7/v6/v5代码+训练数据集）
基于灰色关联的洛阳市空气质量影响因素分析
基于JAVA馥郁花艺网站mp4计算机毕业设计源码+数据库+lw文档+系统+部署
【计算机毕业设计】鲜花销售管理系统
网址: 基于STM32 的空气质量指数预测系统毕业设计【附代码】 https://m.huajiangbk.com/newsview121459.html
| 上一篇: 青岛胶州市开展母亲节主题系列活动 |
下一篇: 永安社区开展“我们的节日·端午节 |
