13、气体传感器与温度记录系统的搭建与编程实现

气体传感器与温度记录系统的搭建与编程实现

气体传感器部分
  1. 硬件连接
    • MQ - 2 传感器引脚
      • VCC:为传感器供电的引脚(5V)。
      • GND:接地连接。
    • 数字读取连接步骤
      1. 将传感器模块和 STM32 Blue Pill 放置在无焊面包板上,留出足够空间添加布线层。
      2. 用外部电源为 Blue Pill 供电,将 5V 引脚连接到面包板的红色轨道,G 引脚连接到蓝色轨道。
      3. 将 MQ - 2 传感器的 GND 引脚连接到 STM32 Blue Pill 的 GND 端子,VCC 引脚连接到 Blue Pill 的 5V 总线。将 MQ - 2 传感器的 DO 连接到 Blue Pill 的 B12 引脚。
      4. 使用电池等电源为电路板供电。
    • 模拟读取连接步骤
      断开 DO 引脚的跳线,连接到 MQ - 2 传感器的 AO 引脚。将其连接到 Blue Pill 的 AO 引脚,而不是 B12 引脚。
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读取方式 关键连接步骤
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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