26、使用Arduino和树莓派向ThingSpeak写入数据

使用Arduino和树莓派向ThingSpeak写入数据

在了解了向ThingSpeak写入数据的基础知识后,下面将详细介绍如何使用Arduino和树莓派实现这一操作。

使用Arduino向ThingSpeak写入数据

本项目将演示如何将传感器数据写入ThingSpeak通道。与之前的项目不同,这里将使用传感器并生成一些示例数据。具体来说,将监测Arduino MKR1000上的温度,并将摄氏和华氏温度值保存到ThingSpeak中。

1. 创建ThingSpeak通道

如果还没有为Arduino创建ThingSpeak通道,现在就创建一个,并记录生成的通道ID和API密钥。使用以下数据创建通道,并将其命名为MKR1000_TMP36。点击“保存通道”按钮创建通道,然后在“API密钥”选项卡中,复制写入密钥并粘贴到一个新文件中,以备后续使用。

2. 硬件设置

本项目所需的硬件包括:
- Arduino MKR1000
- 面包板
- 面包板电线
- TMP36温度传感器
- 0.10uF电容器

按照以下方式连接传感器和电容器:
- 将传感器的引脚1连接到Arduino的5V引脚。
- 将传感器的引脚2连接到MKR1000的A1引脚。
- 将传感器的引脚3连接到MKR1000的接地引脚。
- 电容器也连接到传感器的引脚1和3(方向无关)。

此外,还需要一个Wi-Fi接入点或路由器来连接互联网,并准备好连接所需的SSID和密码。

3. 配置Arduino IDE </
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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