IoTセンサー値から、tensorFlowを使った予測値の GoogleHome読み上げ機能に、
webサービス管理機能で、グラフ表示、データ表示等の機能を追加しました。
*) 構成的には 前回の予定と同じで、
当初予定していた部分の開発の最後になります。
# 構成
php 5.6
cakephp 2.10
mysql
その他
# チャンネル一覧
![](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiEkh-g4Lgxbh9ofVPpK17ujfxR6161dORGemZbs9dxeLs7wZf8lt9SqJxPb29gpW1g0wfGzFkUKhZgcWueFjbeLMImDwwDOIxJoXAY1MwWrgS8cx6vesmfaiZlKCsnUh_jtPlGVqqbgEN0/s640/ss-ch.png)
# フィールド一覧: 予測/実績 グラフ
*) 室内の温度を、数箇所測定しています。
青: 実績
黄: 予測
![](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgiDcY59gXy_-FIZM0u0BVjt-xwfJwOUJvdbxMT3sRJrcvTMY1I0y12URPMRVyolCqKqzZQKusdjpGNpCN8CSPjoZ_NVcQvggoutH4UnkZ_SJqfGMpvtkQXRuTNb_pDPYHw4upHRMq1XSDg/s640/ss-view2.png)
# ファイールド詳細
最新実績
予測 :1時間後 /6時間後
![](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEj0PDF8wp0RbVeJYP4nQ4MiHnthjmaza9NYLLLTOYeB8eCi92P5DwGkx04CeKf5ROIi7AWJ1bmY4fO2JmTypADFyR_ZaZnAnJ54m6vTxh7nw9aDKsgVNo6d5QaXSsbokFSVOgJHiCOGjo3h/s640/ss-view-2a.png)
# 機械学習結果/tensorFlow、出力履歴
![](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg0_Ui5rEFZESiqL6sTv17yu1yD8swAehuwns_eubacfbFL5kJUwqZClDA2wpEW3cxF87V-otGkVwm507z-2n3BKnxj-nmimJ5gEiRkUOpkAJOlKHrigRNY4j84NyeVt36x99IrcVctX2J_/s640/ss-aidat.png)
# モバイル
レスポンシブにしました。
![](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEh3oV056nGEm2q1IwDbBjGb8Jl7VCFyhlD1tuD02yQtdrOUhcVD1nHb56GQcqA9hEq_FJa10L8H8tlGBRy53FbaNmxBprMg-yZveFQIlT1tn3Q94v7-hwxsShgqy1K5_SBXaQ1fW-s6S12v/s400/Screenshot_2018-01-07-14-56-19.jpg)
# まとめ
前回の、バックエンドの機械学習/演算処理の負荷は気になるところでしたが。
定期更新された、予測係数を使って表示機能を実装すると。
ストレスなく表示できました。
GoogleHome機能に加え、気になるデータの視覚確認ができたり
利便性が向上した気がします。
見直し中ですが、改良を続けたいと思います。
# 関連、
tensorFlow/機械学習 関連まとめ
http://knaka0209.blogspot.jp/2018/01/tensorflow-matome.html
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