基于智能模型群的鲜切花产业平台的构建

发布时间：2021-02-06 02:33

　　为保障云南鲜切花产业健康、可持续的发展,增强从业人员的收入,壮大鲜切花生产、销售企业的实力,确保亚洲最大鲜切花生产、拍卖基地的实力,通过对鲜切花产业平台建设的需求进行详细分析,拟使用多种不同的智能算法建立鲜切花病虫害预测模型、鲜切花价格预测模型、鲜切花价格预警系统以及鲜切花产量预测模型,将建立的模型群搭建于鲜切花产业平台上,构建基于智能算法群的鲜切花产业平台,提出云南省鲜切花产业发展的第一期、第二期和远景构建目标,充分发挥大数据技术、智能算法、管理信息系统学在农业领域中作用,为多学科结合构建智能平台提供参考依据。 

【文章来源】：北方园艺. 2019,(04)北大核心

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 鲜切花产业平台建设的需求
    1.1 平台建设的条件
    1.2 智能平台建设的需求
2 基于智能模型的鲜切花平台建设目标
    2.1 第一期目标
        2.1.1 智能模型构建
        2.1.2 核心智能模型构建
    2.2 第二期目标-鲜切花病虫害智能平台的设计
    2.3 远景目标
        2.3.1 平台公共服务及商业服务模式
        2.3.2 1+1大于2的效果
        2.3.3 鲜切花产业的发展壮大
3 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]农业大数据环境下的鲜切花行情监测系统设计[J]. 钱晔,孙吉红,孙媛媛,彭琳,张剑波,韦翌.  安徽农业科学. 2018(15)
[2]基于智能算法的月季鲜切花病虫害预测模型的探究[J]. 钱晔,孙吉红,彭琳,李文峰,汪惜今,陆国泉.  计算机技术与发展. 2017(12)
[3]云南鲜切花产量连续23年全国第一 总产值463.7亿元[J]. 王淑娟.  云南农业. 2017(05)
[4]基于广义回归神经网络的蔬菜市场日价格预测[J]. 陈芳,楼文高.  浙江农业学报. 2015(07)
[5]基于动态混沌神经网络的预测研究——以马铃薯时间序列价格为例[J]. 李哲敏,许世卫,崔利国,张建华.  系统工程理论与实践. 2015(08)
[6]基于智能算法的价格预测模型探究[J]. 孙吉红,张丽莲,武尔维,郜鲁涛,彭琳,钱晔.  计算机技术与发展. 2014(11)
[7]基于改进BP神经算法的农产品价格预测模型的构建与实现[J]. 魏明桦,郑金贵.  唐山师范学院学报. 2014(02)
[8]基于嵌入式Web服务器的远程温室监控系统设计[J]. 郑强,彭琳,邹秋霞,郜鲁涛.  农机化研究. 2013(11)
[9]农产品市场价格预测方法探析[J]. 任伟宏.  中国农学通报. 2011(26)
[10]作物模型资源构造平台（CMRCP）的构建研究[J]. 姜海燕,朱艳,徐焕良,汤亮,花登峰,曹卫星.  农业工程学报. 2008(02)

硕士论文
[1]基于GRNN神经网络的农作物虫害量预测系统设计[D]. 金帅军.内蒙古工业大学 2013



本文编号：3020003