stellen wir eine IoT-basierte intelligente M???lltonne vor, die ein maschinelles und tiefes Lernmodell verwendet, um die M???llentsorgung zu verwalten und die in der Umgebung der M???lltonne vorhandenen Luftschadstoffe vorherzusagen. Wir experimentierten mit einem traditionellen Modell (k-N???chste-Nachbarn-Algorithmus (k-NN) und logistische Regression) und einem nicht-traditionellen Algorithmus (Long Short Term Memory (LSTM) Netzwerk basierend auf Deep Learning) f???r die Erstellung von Warnmeldungen ???ber den M?? ...
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stellen wir eine IoT-basierte intelligente M???lltonne vor, die ein maschinelles und tiefes Lernmodell verwendet, um die M???llentsorgung zu verwalten und die in der Umgebung der M???lltonne vorhandenen Luftschadstoffe vorherzusagen. Wir experimentierten mit einem traditionellen Modell (k-N???chste-Nachbarn-Algorithmus (k-NN) und logistische Regression) und einem nicht-traditionellen Algorithmus (Long Short Term Memory (LSTM) Netzwerk basierend auf Deep Learning) f???r die Erstellung von Warnmeldungen ???ber den M???lltonnenstatus und die Vorhersage der Menge des Luftschadstoffs Kohlenmonoxid (CO) in der Luft in einem bestimmten Fall. Die R???ckrufquote der logistischen Regression und des k-NN-Algorithmus betr???gt 79 % bzw. 83 % in einer Echtzeit-Testumgebung f???r die Vorhersage des Beh???lterstatus. Die Genauigkeit der modifizierten LSTM- und der einfachen LSTM-Modelle betr???gt 90 % bzw. 88 % bei der Vorhersage der k???nftigen Konzentration der in der Luft vorhandenen Gase. Das System f???hrte zu einer Verz???gerung von 4 s bei der Erstellung und ???bermittlung der Warnmeldung an einen Sanit???rmitarbeiter. Das System erm???glichte die Echtzeit-???berwachung der M???llkonzentration zusammen mit der Benachrichtigung durch den Warnmechanismus.
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