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项目简介
本项目是跨平台的环境污染数据收集与分析系统，融合了IoT设备、机器学习模型与移动应用开发。借助NodeMCU微控制器、MQ 125传感器等硬件实时采集空气质量数据，利用LSTM机器学习模型预测污染水平。用户可通过基于Flutter框架开发的移动应用查看实时数据与预测结果，为环境监测提供高效解决方案。
项目的主要特性和功能
- 硬件采集系统：运用NodeMCU微控制器、MQ 125传感器等硬件实时采集环境污染数据，通过ThingSpeak云服务存储和传输数据。
- 机器学习模型：基于LSTM模型，依据历史数据预测未来污染水平，助用户了解污染趋势。
- 移动应用：通过Flutter框架开发的跨平台移动应用，用户能实时查看污染数据和预测结果，支持历史数据查询与交互功能。
- 跨平台支持：系统支持Windows、iOS等多个操作系统，确保广泛覆盖和兼容性。
- 数据可视化：移动应用提供直观的数据可视化界面，便于用户快速理解当前和未来污染情况。
安装使用步骤
假设用户已下载本项目的源码文件，可按以下步骤操作：
1. 硬件设置：将NodeMCU微控制器、MQ 125传感器、16x2 LCD显示屏和电位器通过面包板和跳线连接，保证电路连接正确。
2. 上传代码：把提供的NodeMCU代码上传到微控制器，配置Wi-Fi设置和ThingSpeak API密钥。
3. 数据收集：运行IoT设备，收集本地污染数据，确保数据准确且具代表性。
4. 训练模型：使用iot-ml目录中的代码，基于收集的数据训练LSTM模型。
5. 配置移动应用：从iot-app目录中拉取Flutter代码，配置应用以连接到ThingSpeak云服务。
6. 运行系统：启动IoT设备并运行移动应用，实时监控污染数据和预测结果。
注意事项
- 根据环境条件，可能需校准电位器以保证传感器数据准确。
- 定期更新机器学习模型以提高预测精度。
许可证
本项目基于 MIT 许可证 发布。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】