41、智能废物监测与学术区块链技术应用

智能废物监测与学术区块链技术应用

智能废物监测系统

城市模型与SGB部署背景

在高效智能的废物管理系统中,利用物联网的优势进行智能垃圾桶(SGB)的部署和数据收集至关重要。城市区域可主要分为规划区和非规划区。规划区是经过精心规划、在未开发土地上建设的区域,多呈网格状布局;非规划区则是未经规划、自然发展形成的区域。本文主要聚焦于规划区的SGB部署策略以及数据从SGB高效收集到网关或远程服务器的方法。

SGB的特点

SGB通常部署在户外,其电子组件由电池供电,需采用能量收集策略充电。以下是SGB的主要特点:
1. 微控制器 :配备嵌入式微控制器(如Arduino Uno)。
2. 通信单元 :包含WiFi模块(ESP8266),可实现SGB之间以及与网关或远程服务器的通信。
3. 传感器 :有超声波传感器测量废物高度、重量传感器测量重量,还有气体传感器检测废物产生的气体。
4. 电池 :配备可充电电池,支持能量收集。
5. 能量收集硬件 :有太阳能板将太阳能转化为电能,还有振动传感器从附近移动物体获取能量,常用陶瓷压电传感器或加速度计测量振动。

SGB部署策略

规划区被划分为多个均匀的方块,每个方块中心放置一个SGB,形成网格状结构。假设SGB架构相同,最大传输半径为R(即方块边长),SGB的坐标用行号和列号表示。网络拓扑图G(V, E)可用于表示这种部署,其中V为SGB集合,

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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