一种基于BP神经网络技术的物联网监控预警系统设计与实现

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随着技术发展,人们对环境的要求越来越高,良好的环境质量不仅关系到人们日常生活的安全和健康,而且影响到各种电子设备运行时的质量和效率,所以对环境参数进行监控和预警则显得极为重要。环境的监控预警系统的建立,一方面通过基于无线传感器网络的物联网技术组建成信息化、智能化和远程管理控制的网络,对环境参数进行准确实时地获取。从而实现对烟感、水浸、温湿度等环境信息进行有效的监控,使系统的使用者清楚明确的了解到当前环境的状态。另一方面,需要建立高效准确的预测模型,对特定的环境信息,比如温度和湿度等进行预测。相较烟感、水浸等环境数据而言,温度变化曲线具有非线性、趋势平缓、变化速率较稳定的特点,而已知三层前向传播(BP)神经网络具有逼近非线性曲线的特性,因此用其来预测温度趋势能取得很好的效果。本系统采用BP神经网络模型,在对环境信息进行监控的基础上,通过对已知的历史数据对BP模型进行训练和学习,从而能够预测其后某时刻环境数值。实验结果表明本系统对温度趋势有较好的监控与预测的能力,从而起到很好预警的效果。通过此监控预警系统的应用,令使用者能够及时准确获悉当前所处环境的具体状况。一方面减少了人工观察和记录监控环境参数时的巨大的工作量,规避了人工观察和记录时可能产生的误差。另一方面对环境参数的趋势进行了精准的预测,对可能产生的安全隐患提供了及时的预警,从而有效避免灾害发生。
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