Trạm quan trắc và dự báo thời tiết sử dụng raspberry pi ứng dụng mạng nơron và giải thuật lan truyền ngược :Hội nghị khoa học trẻ lần 4

Hội nghị Khoa học trẻ lần 4 năm 2022 (YSC2022) – IUH

Ngày 14/10/2022 ISBN: 978-604-920-155-4

360  2022 Trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh

YSC4F.232

TRẠM QUAN TRẮC VÀ DỰ BÁO THỜI TIẾT SỬ DỤNG RASPBERRY PI ỨNG

DỤNG MẠNG NƠ RON VÀ GIẢI THUẬT LAN TRUYỀN NGƯỢC

LÊ THỊ CÚC, CAO VĂN KIÊN

Khoa Công nghệ Điện tử, Trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh

[email protected], [email protected]

Tóm tắt. Trạm quan trắc và dự báo thời tiết có thể thường xuyên được tìm thấy ở hầu hết các phòng nghiên

cứu của nhiều trường đại học, vì nó tương đối dễ xây dựng, mô hình hóa và điều khiển về mặt lý thuyết.

Hệ thống bao gồm một bộ vi xử lý Raspberry PI, các cảm biến nhiệt độ, độ ẩm, cảm biến áp suất không

khí. Bộ vi xử lý có chức năng tiếp nhận các tín hiệu chuyển đổi điều khiển hoạt động xử lý cùng với cơ cấu

chấp hành để đưa ra tín hiệu. Phần cốt lõi của hệ thống là thuật toán mạng neural huấn luyện bằng giải thuật

Backpropagation dùng các dữ liệu được lưu trữ trên cloud (thingspeak). Sử dụng phần mềm Matlab để lấy

dữ liệu đã thu thập được từ cloud bao gồm dữ liệu cảm biến nhiệt độ - độ ẩm, cảm biến áp suất làm đầu vào

và xử lí để đưa ra được dữ liệu đầu ra về thời tiết. Sau mỗi lần hệ thống hoạt động sẽ xác định được những

thông số tín hiệu đầu ra tốt nhất để dự đoán thời tiết ít nhất sau 2 tiếng.

Từ khóa. Trạm thời tiết, Raspberry Pi, Backpropagation algorithms, dữ liệu trung gian

WEATHER OBSERVATIONS AND FORECASTS USING RASPBERRY PI NEURAL

NETWORK APPLICATION AND DO LAN AlGORITHM

Abstract. Observatories and weather forecasters can often be found in most research laboratories of many

universities, as it is relatively easy to build, model, and theoretically control. The system includes a

Raspberry PI microprocessor, temperature, humidity, and air pressure sensors. The microprocessor has the

function of receiving the conversion signals that control the processing operation together with the actuator

to output the signal. The core part of the system is a neural network algorithm trained by the

Backpropagation algorithm using data stored in the cloud (thingspeak). Use Matlab software to get data

collected from the cloud including temperature sensor data - humidity, pressure sensor as input and process

to give output data about weather. After each operation, the system will determine the best output signal

parameters to predict the weather at least after 2 hours.

Keywords. weather station, Raspberry Pi, Backpropagation algorithms, data midata.

1. GIỚI THIỆU

Hiện nay trên thực tế có rất nhiều hệ thống về mạng lưới thời tiết để ứng dụng vào cuộc sống của con người

như dự đoán sản lượng mặt trời, dự đoán lượng mưa, dự đoán về sự trì hoãn của hãng hàng không [1-

4]…Với sự phát triển mạnh mẽ của IoT (Internet of Things) và giám sát dữ liệu đã được mở rộng thông

qua web và các thiết bị được kết nối Internet [5]. Từ đó tạo được sự thuận tiện và hiện đại trong cuộc sống

của con người.

Tại Việt Nam cũng như trên thế giới đang áp dụng nhiều phương pháp quan trắc mới ứng dụng công nghệ

tự động hóa cho ta chuỗi số liệu liên tục với độ chính xác cao. León và cộng sự [6] sử dụng Arduino làm

trạm thu thập dữ liệu thời tiết. Varghese và cộng sự [7] sử dụng Raspberry Pi làm trạm dự báo thời tiết.

Bên cạnh đó, ngày càng nhiều các phương pháp, mô hình phân tích dự báo thời tiết được công bố, đa dạng

trong hướng tiếp cận đã tạo ra thách thức lớn cho con người trong vấn đề tìm hiểu và áp dụng mô hình hiện