基于神经网络的物联网设备环境监测技术,本论文为您写神经网络毕业论文范文和职称论文提供相关论文参考文献，可免费下载。
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摘 要： 通过物联网的相关技术方法对设备工作环境中的烟雾、水浸、温度和湿度四个参数进行采集和处理,再经过BP神经网络的分析对设备工作的环境情况进行评价.仿真结果表明,采用该方法可以对环境参数进行有效的监控和预警,使得系统的使用者可以清楚明确地了解到当前环境的状态.
关键词： 物联网； BP神经网络； 环境参数监测； 设备环境
中图分类号： TN911?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）03?0012?03
Research on IOT equipment environmental monitoring technology
based on neural network
PAN Xiang
（Department of Computer, Guangxi Cadres University of Economic and Management, Nanning 530007, China）
Abstract： The parameters of og, water logging, temperature and humidity in the equipment working environment are collected and processed by means of the related technical methods based on Internet of Things （IOT）, and analyzed by means of BP neural network to evaluate the equipment working environment. The simulation results show that the method proposed in this paper can monitor the environmental parameters effectively and issue an early warning according to the parameters, and let the system users understand the status of the current environment explicitly.
Keywords： IOT； BP neural network； environmental parameter monitoring； equipment environment
0 引 言
各种电子设备所处的环境对其工作性能和使用寿命有着重要的影响,所以目前人们开始越来越多的对设备工作环境进行监测.对设备环境进行有效的监测,一方面必须利用各种传感器技术对温度、湿度等环境参数进行准确及时的获取和处理；另一方面,必须构建一个有效的分析监测模型,能够对这些复杂的参数综合表征的环境状态进行评价和判断.而这两个方面都涉及许多技术难点,因此,本文参照目前比较新的研究思路,引入物联网的相关技术和方法对温度等四个环境因素进行准确的采集和处理,再利用BP神经网络技术对获得的数据进行分析,以判断目前环境的情况,该方法具有实现简单,监测准确率高的优点.
1 物联网
1.1 物联网的结构
物联网是伴随着计算機和互联网技术的发展而出现的一个全新概念.它一般指采用多种智能传感设备,诸如各种传感器、射频识别技术、GPS、激光或红外探测器等各种装置,实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程,采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息,与互联网结合形成的一个巨大网络,以进行信息交换和通信[1]. 一个完整的物联网一般由感知层、网络层和应用层组成,如图1所示.
其中,感知层网络的主要作用是对实体信息的感知,信息的采集和智能识别等功能；网络层是人与人之间、人与物之间和物与物之间通信的传输媒介,主要向应用层提供安全可靠的传输机制；应用层的主要功能就是对网络层传输的海量数据进行存储、分析和智能处理等,根据不同的应用需求对数据进行处理[2].
1.2 基于物联网的设备环境监测原理
为了对设备的运行环境状况进行实时监测,以使相关人员能够清楚地了解到目前环境的状况.本文通过物联网,利用IPv6等无线通信技术,将各种传感器、路由网络和神经网络系统等进行连接,从而实现对温度、烟雾、水浸等环境参数的实时监测.
本文设计的监测物联网主要由感知层的18个无线传感器和应用层的BP神经网络监测分析系统组成.在底层,各种不同的传感器采集到的数据通过IPv6组成的无线网络通过各自的路由器发送至无线网关,无线网关通过交换机与服务器相连,服务器接收到数据后,会利用构建好的BP神经网络模型对这些数据进行整理分析,以判断环境所处的具体状态.
2 BP神经网络
2.1 BP神经网络的原理
BP神经网络是一种前馈型误差修正网络,它通过不断调整各个单元层之间的网络权值和阈值实现网络的训练.BP神经网络主要运行由信号的正向传播和误差的逆向传播两个过程组成,通过不断地权重调整,可以实现网络误差的不断缩小.
2.2 原始数据的获得
位于底层的传感器网络一共包含4个路由器（含网卡）和18个无线传感器（含3个水浸传感器、4个烟雾传感器、6个温度传感器和5个湿度传感器）.通过传感器和路由器组建传感器的物联网络实现对环境信息的获取,并上传至数据处理中心.将各个类型传感器收集到的数据分别进行加权平均,由于水浸和烟雾为简单的“是否”问题,因此用0和1表示,结果如表1所示.
2.3 定义输入和输出样本数据
结论：关于对不知道怎么写神经网络论文范文课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文神经网络论文开题报告范文和文献综述及职称论文的作为参考文献资料下载。
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