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MQTT（Message Queuing Telemetry Transport，消息队列遥测传输）是IBM开发的一个即时通讯协议，有可能成为物联网的重要组成部分。附件包括mqtt源码实现，协议手册

基于数据结构与算法课程设计的课题制作设计而成，利用EZwin作为图形界面，并采用C++中的双向链表作为数据存取，该双向链表采用模板技术实现复用。设计思路的问题来源如下：电梯运行仿真程序[问题描述]办公大楼有若干层（例如，十层），每层有电梯，同时有步行楼梯；全楼有若干部（例如，不多于10部）电梯同时供使用，电梯容量为24人，速度每上下一层需5秒，在某一层停下至少15秒。其运行状态可分：向上、向下、停止，当前乘客数，当前所在层数。它设有一个“按钮数组”，例如第五层的按钮按下，意味着有乘客在第5层到达目标层，等等。在楼的每一层，有电梯数，有按钮表示有人等待向上或向下，由若干人在等待，有若干电

【实例简介】基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型的研究是当前水质预测领域的研究热点之一，国内外众多研究者都在尝试如何将灰色理论与神经网络进行有效组合，以获得更好的预测效果。因此，本文在借鉴前人的成果基础上，采用串联组合方法分别对基于灰色理论与 神经网络的水质组合预测模型、基于灰色理论与 神经网络的水质组合预测模型进行了对比研究，同时提出了一种预测效果更佳的基于时间窗口移动技术与 神经网络的水质组合预测模型。 首先，本文根据中国环境质量公报（淡水环境）中长江水环境质量状况以及结合重庆市长江流域断面的实际情况筛选出七项水质指标，然后论述了灰色 模型、 神经网络以及 神经网络的相关理论和算法，接着建立了基于灰色理论与 神经网络的水质组合预测模型和基于灰色理论与 神经网络的水质组合预测模型，并以重庆市长江寸滩断面1998年至2008年的水质数据为例进行了实例测试和结果分析，也对两种组合预测模型的结果进行了对比与讨论，得出了后者预测效果更好等结论。 与此同时，通过以上两种组合预测模型的研究，本文提出了基于时间窗口移动技术与 神经网络的水质组合预测模型，并仍以长江寸滩断面为例，经过研究和实例测试表明该模型能够较好的对长江流域寸滩断面的水质进行预测，在整体上其预测效果比前两种组合预测模型更为理想，而且该模型能够较好地应用于水质指标预测和管理中，为河流水质预测提供重要的科学依据。 最后，本文采用基于 神经网络的水质评价模型对重庆市长江寸滩各年的水质进行了等级评价，并与中国环境保护部公布的水质评价结果进行了对比分析，其结果表明水质评价结果在一定程度上能够正确地反映长江寸滩当前的水质状况。

使用stm32 和ad7124做温控调试，发现效果还是不错的，至少比ads1256的效果好多啦！