【源码】基于物联网和机器学习的自行车共享预测系统

项目简介

这是一个基于物联网（IoT）和机器学习技术的自行车共享系统预测分析项目。项目借助ESP32开发板收集自行车共享数据与环境数据（如温度），采用MQTT协议进行数据传输，运用Python和sklearn库开展数据处理和预测分析。目标是通过预测自行车共享数量，优化系统运营，提升用户体验，推动绿色出行。

项目的主要特性和功能

1. 数据收集与处理

• 利用ESP32开发板实时收集自行车共享数据。
• 采用MQTT协议将数据发送到服务器，保证数据传输的实时性与可靠性。
• 收集温度等环境数据，为预测自行车共享数量提供重要参考。

2. 预测模型建立

• 运用sklearn库中的KNeighborsRegressor模型进行预测分析。
• 基于历史数据和环境数据训练预测模型，以预测未来自行车共享数量。
• 通过计算预测结果的平均值展示模型预测效果，并持续优化模型以提高预测准确性。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件，按以下步骤进行安装和使用：

第一步：配置ESP32开发板和MQTT服务器连接参数

1. 打开main.cpp文件。
2. 配置ESP32开发板的Wi-Fi连接参数以及MQTT服务器的地址和端口等信息。
3. 确保网络连接正常。

第二步：运行程序

1. 在编译器中编译并运行main.cpp程序。
2. 确保程序能在ESP32开发板上运行并成功连接到MQTT服务器。

第三步：数据处理和运行预测程序

1. 在Python环境中运行prediccion2.py程序。
2. 使用历史数据和环境数据进行模型训练。
3. 运行预测模型，得出预测结果。

使用过程中，请确保网络连接正常，并根据实际情况适当调整参数以获得最佳效果。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】