温棚环境及植物生长信息管理分析系统研究与实现

发布时间：2024-02-21 20:36

　　精准农业已成为现代农业信息化的标志,它将大规模结构化或非结构化的农业数据进行精准化管理和精准分析,为智能化辅助决策提供了科学依据。农业信息系统作为数据载体,能够帮助人们获取和存储有关植物的相关信息,并作为“工具”可以在很大程度上服务于精准农业。本系统以农业信息化、精准农业和数据挖掘为背景,开发了基于SSH框架的农业信息系统。系统分为六个功能模块,包括温棚环境信息、植物生长信息、统计及预测分析、温棚实时监控、温棚设备信息和系统管理。温棚环境信息模块主要负责管理温棚日常温湿度及光照情况、土壤情况等;植物生长信息模块主要负责管理温棚植物生长过程中灌溉、施肥、病虫害防治等信息;统计及预测分析模块主要以组合统计图的方式展示温棚中温度、湿度和光照等历史数据,并且以曲线图的方式展现了经过GA-BP算法预测分类的病虫害等级情况;温棚实时监控模块主要以动态图的形式实时显示温棚中的各项指标,起到监控预警的作用;温棚设备信息模块主要对温棚中相关设备工具进行登机和管理;系统设置主要负责管理系统用户的个人信息和权限分配等。系统的云端数据库采用开源关系型数据库MySQL;通过Hightcharts实现对关键数据的...

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 背景及意义
    1.2 研究现状
        1.2.1 国外研究现状
        1.2.2 国内研究现状
    1.3 主要研究内容与论文组织结构
        1.3.1 主要研究内容
        1.3.2 论文组织结构
第二章 相关技术及工具介绍
    2.1 技术介绍
        2.1.1 应用开发框架J2EE
        2.1.2 AJAX技术简介
        2.1.3 MCV设计模式
        2.1.4 B/S结构
        2.1.5 SSH框架
    2.2 工具介绍
        2.2.1 轻量级Web服务器Tomcat
        2.2.2 关系型数据库MySQL
        2.2.3 开发平台MyEclipse
        2.2.4 系统开发语言Java
        2.2.5 算法设计语言Python
        2.2.6 可视化工具HightCharts
    2.3 本章小结
第三章 基于遗传算法的BP神经网络模型研究
    3.1 预测模型简述
        3.1.1 统计学预测模型
        3.1.2 神经网络模型
    3.2 BP神经网络
        3.2.1 BP神经网络概述
        3.2.2 结构及原理
        3.2.3 BP神经网络的主要局限
    3.3 遗传算法
        3.3.1 遗传算法概述
        3.3.2 算法基本操作
        3.3.3 算法流程
    3.4 基于遗传算法的BP神经网络
        3.4.1 BP神经网络结构设计
        3.4.2 遗传算法设计
        3.4.3 GA-BP混合算法流程
    3.5 实验结果分析
        3.5.1 数据预处理
        3.5.2 模型评估
    3.6 本章小结
第四章 系统需求分析与设计
    4.1 可行性分析
        4.1.1 技术及工具可行性分析
        4.1.2 经济可行性分析
        4.1.3 操作可行性分析
    4.2 需求分析
        4.2.1 常规性能需求分析
        4.2.2 数据存储需求
        4.2.3 功能模块分析
    4.3 系统结构
    4.4 数据库设计
        4.4.1 数据库概念结构设计
        4.4.2 数据库物理设计
    4.5 本章小结
第五章 系统实现与测试
    5.1 系统运行环境
    5.2 环境数据采集
    5.3 SSH框架分层实现
        5.3.1 持久层的实现
        5.3.2 逻辑业务层的实现
        5.3.3 表示层的实现
    5.4 系统测试
        5.4.1 系统界面测试
        5.4.2 功能测试
        5.4.3 安全测试
    5.5 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 工作总结
    6.2 工作展望
参考文献
致谢
作者简介



本文编号：3905863