Hệ Thống Quản Lý IoT Dự Đoán Mưa Dựa Trên AI

LỜI CAM ĐOAN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI

1.1. Tên đề tài

1.2. Đặt vấn đề

1.3. Các nghiên cứu liên quan

1.4. Mục tiêu đề tài

1.5. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.5.1. Đối tượng nghiên cứu

1.5.2. Phạm vi nghiên cứu

1.6. Phương pháp nghiên cứu

1.7. Cấu trúc khóa luận

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. Giới thiệu về TypeScript

2.2. Tại sao nên sử dụng TypeScript

2.3. Áp dụng TypeScript vào hệ thống

2.4. Giới thiệu về PostgreSQL

2.5. Tại sao nên sử dụng PostgreSQL

2.6. Áp dụng PostgreSQL vào hệ thống

2.7. Giới thiệu về RestAPI

2.8. Tại sao nên sử dụng RestAPI

2.9. Áp dụng Rest API vào hệ thống

2.10. Giới thiệu về Android SDK

2.11. Tại sao nên sử dụng Android SDK

2.12. Áp dụng Android SDK vào hệ thống

2.13. Giới thiệu về Keycloak

2.14. Tại sao nên sử dụng Keycloak

2.15. Áp dụng Keycloak vào hệ thống

2.16. Giới thiệu về kiến trúc Microservices

2.17. Tại sao nên sử dụng kiến trúc Microservices

2.18. Áp dụng kiến trúc Microservices vào hệ thống

3. CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG

3.1. Mô hình dự đoán mưa

3.1.1. Kiến trúc mô hình

3.1.2. Sử dụng mô hình dự đoán mưa

3.2. Mô hình phân rã chức năng

3.3. Thiết kế cơ sở dữ liệu

3.3.1. Giải thích cơ sở dữ liệu

3.4. Biểu đồ Sequence Diagram

3.4.1. Chức năng Đăng kí, Đăng nhập, Quên mật khẩu, Đăng xuất

3.4.2. Chức năng Tài khoản

3.4.3. Chức năng Danh sách & Tìm kiếm thiết bị

3.4.4. Chức năng Chi tiết thiết bị

3.4.5. Chức năng Hệ thống quy tắc

3.4.6. Nhóm chức năng Quản trị viên

4. CHƯƠNG 4: HIỆN THỰC HỆ THỐNG

4.1. Đặc tả giao diện ứng dụng di động

4.1.1. Đặc tả giao diện đăng nhập, đăng ký

4.1.2. Giao diện trang chủ

4.1.3. Đặc tả giao diện liên quan đến các chức năng quản lý thiết bị

4.1.4. Đặc tả giao diện các chức năng liên quan đến bản đồ, biểu đồ

4.1.5. Đặc tả giao diện các chức năng liên quan đến quy tắc

4.1.7. Đặc tả giao diện danh sách và sửa người dùng

4.2. Đặc tả giao diện ứng dụng web

4.2.1. Đặc tả các giao diện đăng nhập, đăng ký, quên mật khẩu

4.2.2. Đặc tả các giao diện liên quan đến quản lý thiết bị

4.2.3. Đặc tả các giao diện liên quan đến bản đồ, biểu đồ

4.2.4. Đặc tả giao diện liên quan đến quy tắc

4.2.5. Đặc tả các giao diện liên quan đến người dùng

5. CHƯƠNG 5: THỬ NGHIỆM VÀ BÀN LUẬN

5.2. Mô hình dự đoán mưa cho ngày mai

5.3. Huấn luyện và đánh giá mô hình

5.4. Kết quả khi so sánh với các mô hình phân loại phổ biến

5.5. Kết quả khi so sánh với các mô hình cùng đề tài

6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

6.1. Những kết quả đã đạt được

6.2. Những điểm còn hạn chế

6.3. Hướng phát triển

PHỤ LỤC

I. Tổng Quan Về Hệ Thống Quản Lý IoT Dự Đoán Mưa Dựa Trên AI

Hệ thống quản lý IoT dự đoán mưa dựa trên AI đang trở thành một xu hướng quan trọng trong việc tối ưu hóa quản lý tài nguyên và nâng cao chất lượng cuộc sống. Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ IoT đã tạo ra nhiều cơ hội mới cho việc thu thập và phân tích dữ liệu thời tiết. Hệ thống này không chỉ giúp dự đoán mưa mà còn cải thiện khả năng quản lý thông minh cho các đô thị.

1.1. Khái Niệm Về IoT Và AI Trong Dự Đoán Thời Tiết

IoT (Internet of Things) là mạng lưới các thiết bị kết nối với nhau, cho phép thu thập và chia sẻ dữ liệu. AI (trí tuệ nhân tạo) giúp phân tích dữ liệu này để đưa ra dự đoán chính xác về thời tiết, đặc biệt là mưa.

1.2. Lợi Ích Của Hệ Thống Quản Lý IoT Dự Đoán Mưa

Hệ thống này mang lại nhiều lợi ích như giảm thiểu thiệt hại do thiên tai, tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên nước, và nâng cao khả năng ứng phó với biến đổi khí hậu.

II. Vấn Đề Và Thách Thức Trong Dự Đoán Mưa Bằng IoT

Mặc dù hệ thống quản lý IoT dự đoán mưa mang lại nhiều lợi ích, nhưng vẫn tồn tại nhiều thách thức. Việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và xử lý chúng một cách hiệu quả là một trong những vấn đề lớn nhất.

2.1. Khó Khăn Trong Việc Kết Nối Các Thiết Bị IoT

Sự đa dạng về tiêu chuẩn kết nối và định dạng dữ liệu giữa các thiết bị IoT gây khó khăn trong việc tích hợp và quản lý chúng.

2.2. Khối Lượng Dữ Liệu Lớn Cần Phân Tích

Lượng dữ liệu thu thập từ các cảm biến thời tiết là rất lớn, đòi hỏi các phương pháp phân tích mạnh mẽ để trích xuất thông tin hữu ích.

III. Phương Pháp Dự Đoán Mưa Bằng AI Trong Hệ Thống IoT

Để dự đoán mưa hiệu quả, hệ thống sử dụng các mô hình học máy như BiLSTM kết hợp với các kỹ thuật như Attention và ECA. Những phương pháp này giúp cải thiện độ chính xác của dự đoán.

3.1. Mô Hình BiLSTM Trong Dự Đoán Mưa

Mô hình BiLSTM (Bidirectional Long Short-Term Memory) cho phép xử lý dữ liệu thời gian theo cả hai chiều, giúp cải thiện khả năng dự đoán.

3.2. Kỹ Thuật Attention Và ECA

Kỹ thuật Attention giúp mô hình tập trung vào các thông tin quan trọng trong dữ liệu, trong khi ECA (Efficient Channel Attention) tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên tính toán.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Hệ Thống Dự Đoán Mưa

Hệ thống quản lý IoT dự đoán mưa đã được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như nông nghiệp, quản lý đô thị và bảo vệ môi trường. Những ứng dụng này không chỉ giúp nâng cao hiệu quả công việc mà còn bảo vệ tài nguyên thiên nhiên.

4.1. Ứng Dụng Trong Nông Nghiệp

Hệ thống giúp nông dân dự đoán thời tiết, từ đó lên kế hoạch tưới tiêu và thu hoạch hợp lý, giảm thiểu thiệt hại do mưa lớn.

4.2. Ứng Dụng Trong Quản Lý Đô Thị

Các thành phố thông minh sử dụng hệ thống này để quản lý nguồn nước và ứng phó với thiên tai, đảm bảo an toàn cho cư dân.

V. Kết Luận Và Hướng Phát Triển Trong Tương Lai

Hệ thống quản lý IoT dự đoán mưa dựa trên AI đang mở ra nhiều cơ hội mới cho việc quản lý tài nguyên và ứng phó với biến đổi khí hậu. Trong tương lai, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển để cải thiện độ chính xác và khả năng ứng dụng của hệ thống.

5.1. Những Kết Quả Đạt Được

Hệ thống đã đạt được độ chính xác 80% trong việc dự đoán mưa, cho thấy tiềm năng lớn trong việc ứng dụng thực tiễn.

5.2. Hướng Phát Triển Trong Tương Lai

Cần nghiên cứu thêm về các mô hình học sâu và cải tiến thuật toán để nâng cao hiệu quả dự đoán và mở rộng ứng dụng trong các lĩnh vực khác.

Hệ Thống Quản Lý Thiết Bị IoT Dự Đoán Mưa Dựa Trên AI