基于物联网的土壤墒情监测及预测系统研究

发布时间：2020-12-10 02:37

　　物联网技术被认为是信息产业领域的第三次浪潮,众多学者对物联网技术产生了浓厚的兴趣,纷纷投入到物联网技术的研究行列。本文便是将物联网技术应用于草莓种植中,以期提高草莓种植的科学化水平,减少资源的浪费,增加作物的产量。为实时了解草莓种植区的土壤墒情信息,本文搭建了基于物联网的土壤墒情监测系统,用于实时监测草莓的生长环境。在监测系统中,各种传感器在采集土壤墒情信息的过程中,部分传感器采集的数据可能存在出现野值的情况。为有效避免可能出现的野值对后续数据处理的影响,本文引入了模糊数学中的相关性函数对采集数据作预处理,发现文中所提算法可有效实现预期效果。土壤墒情数据采集完成后,便需要对采集的土壤墒情数据进行分析,以发现各参数之间的关系,从而分析出各参数之间的相互影响。本文所用分析方法可主要概括为数理统计分析方法和灰色系统理论分析方法。数理统计分析方法有相关分析、回归分析、三次指数平滑法和线性二次移动平均法。灰色系统理论分析方法有模型、整体关联度分析和灰色关联分析。利用以上方法对土壤墒情数据进行分析,找出各参数间的相互作用关系对草莓种植的影响。在实际生产中,为尽量避免不必要的人员浪费,便需建立土壤墒... 

【文章来源】：安徽工业大学安徽省

【文章页数】：56 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

中的“草莓”字样后，便可查看对草莓作物的简单介绍，如5-7

【参考文献】：
期刊论文
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[2]移动平均法在卷烟产量预测中的应用[J]. 孟婷婷,何利力.  工业控制计算机. 2015(05)
[3]改进人工鱼群算法在外汇预测和投资组合中的应用[J]. 马骊,李阳,樊锁海.  系统工程理论与实践. 2015(05)
[4]移动平均法在地下水位动态预测中的应用[J]. 刘晓丽.  地下水. 2014(04)
[5]基于LMS算法的多传感器数据加权融合方法[J]. 陈咨余,张新伟,叶凌云.  计算机工程与应用. 2014(20)
[6]细菌觅食优化算法的研究进展[J]. 李娜,雷秀娟.  计算机技术与发展. 2014(08)
[7]改进的细菌觅食优化算法[J]. 吕振,沈建国.  计算机系统应用. 2014(05)
[8]GM(1,1)模型的几种基本形式及其适用范围研究[J]. 刘思峰,曾波,刘解放,谢乃明.  系统工程与电子技术. 2014(03)
[9]基于ZigBee物联网的太阳能墒情采集系统研制[J]. 宋增芳,安进强,李玉荣,康立军,魏凯.  甘肃农业大学学报. 2014(01)
[10]基于GM(1,1)模型群的高速铁路路基沉降预测研究[J]. 王明慧,张桥.  数学的实践与认识. 2013(19)



本文编号：2907933