【源码】基于TinyML和Python的天气预报系统

项目简介

本项目是一个利用TinyML和Python的机器学习项目。借助Arduino Nano 33 Sense板收集温度、湿度和压力等环境数据，运用机器学习模型预测天气状况，旨在实现实时天气预报，为日常生活提供便利。

项目的主要特性和功能

1. 数据收集：通过Arduino Nano 33 Sense板收集环境数据。
2. 数据处理：对收集的数据进行预处理，供机器学习模型使用。
3. 机器学习模型预测：利用TinyML和Python构建机器学习模型，依据环境数据预测天气状况。
4. 模型部署：将训练好的模型部署到Arduino设备上，实现实时天气预报。

安装使用步骤

假设用户已经下载了本项目的源码文件，安装使用步骤如下： 1. 准备环境：确保已安装Python环境和相应的库（如numpy、pandas等），同时安装TensorFlow Lite Micro库以便在Arduino设备上运行模型。 2. 获取数据：从World Weather Online获取数据，按照项目提供的API Endpoint和API Documentation获取JSON格式的环境数据。 3. 训练模型：使用Python和TinyML构建并训练机器学习模型，可选择Decision Tree Classifier或Dense Neural Network（DNN）进行天气预测，根据项目需求挑选合适的模型。 4. 部署模型：将训练好的模型转换为TensorFlow Lite格式，并部署到Arduino设备上，确保Arduino设备已连接至计算机，并按照项目提供的指导进行配置。 5. 运行测试：在Arduino设备上运行测试程序，验证模型的预测准确性，根据测试结果调整模型参数或优化模型性能。 6. 使用应用：完成上述步骤后，用户可使用Arduino设备实时预测天气状况，根据实际需求，可将预测结果展示在终端或通过网络发送给其他设备进行处理和分析。

下载地址

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