草本植物浇灌模型及系统的研究与实现
这是一篇关于草本植物,自动浇灌系统,自动浇灌模型,土壤湿度预测的论文, 主要内容为随着人们生活质量的提高,越来越多的人们会选择在家庭环境中养护草本植物,但是由于长期离家或工作繁忙等原因,很多时候家庭中的植物不能得到合理的浇灌,为了解决这一问题,本课题的目标是,研究一种草本植物浇灌模型,可以根据草本植物的生长环境、品种等因素智能地决策浇水时间并计算浇水量,同时设计并实现一种草本植物浇灌系统,可以在完全自动的条件下为草本植物浇水。本文使用了Arduino平台及相关设备、SpringMVC框架、Flask框架、Mosquitto软件、MySQL数据库以及Android开发技术设计并实现了草本植物浇灌系统,使用了基于模糊理论的时间序列预测模型以及机器学习回归算法研究并实现了草本植物浇灌模型。首先对草本植物浇灌系统进行了需求分析,其中功能性需求包括:用户管理、设备管理、植物管理以及浇灌控制。基于需求分析,对系统进行了概要设计,得出系统架构、部署结构,划分出4个功能模块,得到数据库ER图,然后对各功能模块进行了详细设计,描述了模块处理流程、类的设计以及利用HTTP协议、MQTT协议通信的接口设计,接着详细描述了数据库表的设计。基于系统的设计,完成系统的初步实现,包括利用Arduino平台实现自动浇灌电子设备、使用MySQL数据库实现数据存储、使用SpringMVC框架实现后台服务器完成业务逻辑处理。在此基础上研究草本植物自动浇灌模型,首先进行了实验,利用实验采集的数据训练得到了两种土壤湿度预测模型,分别是基于模糊理论的土壤湿度时间序列预测模型和基于蒸散发量的土壤湿度预测模型,对比分析了这两种模型的预测效果,最终选择更具优势的基于蒸散发量的土壤湿度预测模型作为系统的预测模型,然后根据植物的喜水程度、花盆体积、土质这些因素形成浇灌方案,得到了完整的草本植物自动浇灌模型,可以在无需土壤湿度传感器的条件下为植物自动浇灌。最后,按照系统的设计,结合草本植物自动浇灌模型,完成全部的系统实现,包括实现Android客户端、实现Web客户端以及利用Flask框架实现逻辑控制服务器等,并对系统的四大模块设计了29个测试用例,均通过测试。
基于SSM的绿植自动浇灌与推荐系统
这是一篇关于SSM,STM32,自动浇灌系统,推荐的论文, 主要内容为随着互联网和物联网技术的快速发展,针对农作物、草坪和公园绿化浇灌问题的管理系统也逐渐受到人们广泛的关注,伴随着对美好生活的追求不断提升,人们对家居环境的追求也不断提高,很多人选择在室内阳台或室外庭院中养植一些绿植花卉,以此来提升生活品质。但是,当前人们的生活节奏也不断加快,并且缺乏一定的绿植养护知识,某些植物是否适应本地气候也无从得知,往往很难选择适合养植的绿植且难以及时、适量的对绿植进行科学浇灌,于是,针对家庭环境下的绿植自动浇灌系统也逐渐受到越来越多人的研究。目前,有很多利用传感器技术采集植物的土壤湿度并与提前设置好的阈值进行比较进而判断是否需要浇水的自动浇灌系统,但它们往往不能根据绿植的规格大小、浇灌量及浇灌时机给予科学化指导,在缺乏绿植养护经验的家庭环境下难以使用。针对以上问题,本文综合利用物联网、传感器技术,结合Java Web和推荐算法设计了一套专用于家庭环境下的绿植自动浇灌与推荐系统。实现了绿植温湿度数据的采集、展示与上传,对绿植进行科学化自动浇灌,硬件出现异常时自动报警并将可能的原因即时推送给用户,根据用户所在地区和已养绿植的功效推荐其适合养植的绿植。本文主要工作如下:首先,利用Java Web技术构建了一种基于浏览器/服务器模式的绿植自动浇灌的软件平台,该平台后端采用SSM(Spring+Spring MVC+MyBatis)框架,前端使用HTML5技术、jQuery和Bootstrap框架开发,依托Maven项目管理工具和Eclipse平台完成项目开发并部署在Tomcat服务器上,此外系统基于Mina通信框架建立了服务端指令发送与环境数据接收的通信机制。其次,分析目前主流的推荐算法、优缺点及其适用范围,结合基于内容的推荐算法设计并实现根据用户所在地区和已养绿植功效的个性化绿植推荐系统。再次,综合运用传感器、物联网技术采集上传绿植环境数据并执行服务端指令。STM32通过WIFI模块将各传感器采集到的数据处理后定时上传至后台服务器,同时接收浇灌指令和异常报警指令并控制相应模块执行,实现绿植浇灌远程手动或自动化管理。最后,对系统的软、硬件功能及整体进行测试与分析,测试表明,该系统硬件模块运行稳定,软件平台操作方便,给用户带来良好的绿植个性化推荐体验。
基于SSM的绿植自动浇灌与推荐系统
这是一篇关于SSM,STM32,自动浇灌系统,推荐的论文, 主要内容为随着互联网和物联网技术的快速发展,针对农作物、草坪和公园绿化浇灌问题的管理系统也逐渐受到人们广泛的关注,伴随着对美好生活的追求不断提升,人们对家居环境的追求也不断提高,很多人选择在室内阳台或室外庭院中养植一些绿植花卉,以此来提升生活品质。但是,当前人们的生活节奏也不断加快,并且缺乏一定的绿植养护知识,某些植物是否适应本地气候也无从得知,往往很难选择适合养植的绿植且难以及时、适量的对绿植进行科学浇灌,于是,针对家庭环境下的绿植自动浇灌系统也逐渐受到越来越多人的研究。目前,有很多利用传感器技术采集植物的土壤湿度并与提前设置好的阈值进行比较进而判断是否需要浇水的自动浇灌系统,但它们往往不能根据绿植的规格大小、浇灌量及浇灌时机给予科学化指导,在缺乏绿植养护经验的家庭环境下难以使用。针对以上问题,本文综合利用物联网、传感器技术,结合Java Web和推荐算法设计了一套专用于家庭环境下的绿植自动浇灌与推荐系统。实现了绿植温湿度数据的采集、展示与上传,对绿植进行科学化自动浇灌,硬件出现异常时自动报警并将可能的原因即时推送给用户,根据用户所在地区和已养绿植的功效推荐其适合养植的绿植。本文主要工作如下:首先,利用Java Web技术构建了一种基于浏览器/服务器模式的绿植自动浇灌的软件平台,该平台后端采用SSM(Spring+Spring MVC+MyBatis)框架,前端使用HTML5技术、jQuery和Bootstrap框架开发,依托Maven项目管理工具和Eclipse平台完成项目开发并部署在Tomcat服务器上,此外系统基于Mina通信框架建立了服务端指令发送与环境数据接收的通信机制。其次,分析目前主流的推荐算法、优缺点及其适用范围,结合基于内容的推荐算法设计并实现根据用户所在地区和已养绿植功效的个性化绿植推荐系统。再次,综合运用传感器、物联网技术采集上传绿植环境数据并执行服务端指令。STM32通过WIFI模块将各传感器采集到的数据处理后定时上传至后台服务器,同时接收浇灌指令和异常报警指令并控制相应模块执行,实现绿植浇灌远程手动或自动化管理。最后,对系统的软、硬件功能及整体进行测试与分析,测试表明,该系统硬件模块运行稳定,软件平台操作方便,给用户带来良好的绿植个性化推荐体验。
草本植物浇灌模型及系统的研究与实现
这是一篇关于草本植物,自动浇灌系统,自动浇灌模型,土壤湿度预测的论文, 主要内容为随着人们生活质量的提高,越来越多的人们会选择在家庭环境中养护草本植物,但是由于长期离家或工作繁忙等原因,很多时候家庭中的植物不能得到合理的浇灌,为了解决这一问题,本课题的目标是,研究一种草本植物浇灌模型,可以根据草本植物的生长环境、品种等因素智能地决策浇水时间并计算浇水量,同时设计并实现一种草本植物浇灌系统,可以在完全自动的条件下为草本植物浇水。本文使用了Arduino平台及相关设备、SpringMVC框架、Flask框架、Mosquitto软件、MySQL数据库以及Android开发技术设计并实现了草本植物浇灌系统,使用了基于模糊理论的时间序列预测模型以及机器学习回归算法研究并实现了草本植物浇灌模型。首先对草本植物浇灌系统进行了需求分析,其中功能性需求包括:用户管理、设备管理、植物管理以及浇灌控制。基于需求分析,对系统进行了概要设计,得出系统架构、部署结构,划分出4个功能模块,得到数据库ER图,然后对各功能模块进行了详细设计,描述了模块处理流程、类的设计以及利用HTTP协议、MQTT协议通信的接口设计,接着详细描述了数据库表的设计。基于系统的设计,完成系统的初步实现,包括利用Arduino平台实现自动浇灌电子设备、使用MySQL数据库实现数据存储、使用SpringMVC框架实现后台服务器完成业务逻辑处理。在此基础上研究草本植物自动浇灌模型,首先进行了实验,利用实验采集的数据训练得到了两种土壤湿度预测模型,分别是基于模糊理论的土壤湿度时间序列预测模型和基于蒸散发量的土壤湿度预测模型,对比分析了这两种模型的预测效果,最终选择更具优势的基于蒸散发量的土壤湿度预测模型作为系统的预测模型,然后根据植物的喜水程度、花盆体积、土质这些因素形成浇灌方案,得到了完整的草本植物自动浇灌模型,可以在无需土壤湿度传感器的条件下为植物自动浇灌。最后,按照系统的设计,结合草本植物自动浇灌模型,完成全部的系统实现,包括实现Android客户端、实现Web客户端以及利用Flask框架实现逻辑控制服务器等,并对系统的四大模块设计了29个测试用例,均通过测试。
个性化家居植物浇灌系统的设计与实现
这是一篇关于智能家居,物联网,自动浇灌系统,边缘计算,预测土壤湿度的论文, 主要内容为随着智能家居在实际生活中的应用普及,使用智能浇灌系统养殖花草成为众多居家养花养草人群的新需求。本文通过系统调研,分析总结了现有自动浇灌系统的不足,设计实现了个性化家居植物浇灌系统。本文的主要内容包括:一、研究了机器学习回归算法的原理,在Linux操作系统环境训练得到预测植物土壤湿度模型,并应用在ESP8266单片机,支撑边缘侧浇灌电子设备的离线自治。二、提出在家居植物自动浇灌系统运用边缘计算与云计算协同的计算模型,降低了系统对通信的要求,使浇灌设备更适合在家庭Wi-Fi的网络环境下使用。三、分析用户需求,设计实现了个性化家居植物浇灌系统,满足用户实际使用系统浇灌植物的要求。四、从植物网站爬取了大量植物百科信息,并通过文本分析提取出了植物的生态特征,保存在数据库中,供用户查询搜索,进行个性化浇灌信息的设置。本论文工作设计实现了个性化家居植物浇灌系统,其软件部分采用了 MQTT消息服务、Springboot框架、Nginx代理服务、Redis服务、FTP服务、微信小程序、Arduino平台等技术并设计和实现了个性化家居植物浇灌系统。组合的浇灌设备使用了 ESP8266模组、电磁阀、水泵、光照传感器等器件。本论文使用边缘计算模式改造了个性化浇灌的控制结构。在预测算法训练实验中,设计实现了数据自动采集系统,使用了机器学习回归算法和数据归一化技术设计实现了预测土壤湿度模型。在植物百科信息收集实验中,使用了 Scrapy框架爬取数据,Jieba工具做中文的分词。本论文中数据存储主要使用的数据库是MySQL。本文在需求分析阶段,分析了系统的总体功能需求和划分用户角色,分析了系统的几部分功能需求,通过流程图阐述了用户使用系统的流程。并通过用例图和用例规约详细分析和阐述了每个功能需求。其中功能需求分为设备初始化、浇灌管理、个性化自动化浇灌、信息管控、系统监测和开机启动六部分。在系统概要设计阶段,对系统架构、部署结构、功能模块划分和数据库做了总体设计。在系统架构介绍中,配合系统架构图,阐述了系统各层之间的协同关系。通过系统部署图和功能模块划分图分别介绍了系统的系统部署结构和功能模块设计。在概要设计中绘制了数据库E-R图并在详细设计与实现中说明了数据库各表的字段设计。在详细设计与实现阶段,通过类图阐述了各模块数据结构定义和功能实现的处理流程,通过活动图、类图和状态图阐述了分散式浇灌控制的具体处理流程。本文还阐述了详细设计与实现阶段的两个实验:预测土壤湿度算法模型训练实验和植物百科信息采集实验,两个实验分别训练得到了预测土壤湿度模型和大量植物百科信息。在部署与测试阶段,介绍了部署与测试工作的软硬件环境和测试工作,本文测试工作测试了离线浇灌,分模块测试了系统的功能,阐述了测试用例。最后,本文总结了课题的工作内容和成果,并展望了改进的方向。
基于SSM的绿植自动浇灌与推荐系统
这是一篇关于SSM,STM32,自动浇灌系统,推荐的论文, 主要内容为随着互联网和物联网技术的快速发展,针对农作物、草坪和公园绿化浇灌问题的管理系统也逐渐受到人们广泛的关注,伴随着对美好生活的追求不断提升,人们对家居环境的追求也不断提高,很多人选择在室内阳台或室外庭院中养植一些绿植花卉,以此来提升生活品质。但是,当前人们的生活节奏也不断加快,并且缺乏一定的绿植养护知识,某些植物是否适应本地气候也无从得知,往往很难选择适合养植的绿植且难以及时、适量的对绿植进行科学浇灌,于是,针对家庭环境下的绿植自动浇灌系统也逐渐受到越来越多人的研究。目前,有很多利用传感器技术采集植物的土壤湿度并与提前设置好的阈值进行比较进而判断是否需要浇水的自动浇灌系统,但它们往往不能根据绿植的规格大小、浇灌量及浇灌时机给予科学化指导,在缺乏绿植养护经验的家庭环境下难以使用。针对以上问题,本文综合利用物联网、传感器技术,结合Java Web和推荐算法设计了一套专用于家庭环境下的绿植自动浇灌与推荐系统。实现了绿植温湿度数据的采集、展示与上传,对绿植进行科学化自动浇灌,硬件出现异常时自动报警并将可能的原因即时推送给用户,根据用户所在地区和已养绿植的功效推荐其适合养植的绿植。本文主要工作如下:首先,利用Java Web技术构建了一种基于浏览器/服务器模式的绿植自动浇灌的软件平台,该平台后端采用SSM(Spring+Spring MVC+MyBatis)框架,前端使用HTML5技术、jQuery和Bootstrap框架开发,依托Maven项目管理工具和Eclipse平台完成项目开发并部署在Tomcat服务器上,此外系统基于Mina通信框架建立了服务端指令发送与环境数据接收的通信机制。其次,分析目前主流的推荐算法、优缺点及其适用范围,结合基于内容的推荐算法设计并实现根据用户所在地区和已养绿植功效的个性化绿植推荐系统。再次,综合运用传感器、物联网技术采集上传绿植环境数据并执行服务端指令。STM32通过WIFI模块将各传感器采集到的数据处理后定时上传至后台服务器,同时接收浇灌指令和异常报警指令并控制相应模块执行,实现绿植浇灌远程手动或自动化管理。最后,对系统的软、硬件功能及整体进行测试与分析,测试表明,该系统硬件模块运行稳定,软件平台操作方便,给用户带来良好的绿植个性化推荐体验。
基于SSM的绿植自动浇灌与推荐系统
这是一篇关于SSM,STM32,自动浇灌系统,推荐的论文, 主要内容为随着互联网和物联网技术的快速发展,针对农作物、草坪和公园绿化浇灌问题的管理系统也逐渐受到人们广泛的关注,伴随着对美好生活的追求不断提升,人们对家居环境的追求也不断提高,很多人选择在室内阳台或室外庭院中养植一些绿植花卉,以此来提升生活品质。但是,当前人们的生活节奏也不断加快,并且缺乏一定的绿植养护知识,某些植物是否适应本地气候也无从得知,往往很难选择适合养植的绿植且难以及时、适量的对绿植进行科学浇灌,于是,针对家庭环境下的绿植自动浇灌系统也逐渐受到越来越多人的研究。目前,有很多利用传感器技术采集植物的土壤湿度并与提前设置好的阈值进行比较进而判断是否需要浇水的自动浇灌系统,但它们往往不能根据绿植的规格大小、浇灌量及浇灌时机给予科学化指导,在缺乏绿植养护经验的家庭环境下难以使用。针对以上问题,本文综合利用物联网、传感器技术,结合Java Web和推荐算法设计了一套专用于家庭环境下的绿植自动浇灌与推荐系统。实现了绿植温湿度数据的采集、展示与上传,对绿植进行科学化自动浇灌,硬件出现异常时自动报警并将可能的原因即时推送给用户,根据用户所在地区和已养绿植的功效推荐其适合养植的绿植。本文主要工作如下:首先,利用Java Web技术构建了一种基于浏览器/服务器模式的绿植自动浇灌的软件平台,该平台后端采用SSM(Spring+Spring MVC+MyBatis)框架,前端使用HTML5技术、jQuery和Bootstrap框架开发,依托Maven项目管理工具和Eclipse平台完成项目开发并部署在Tomcat服务器上,此外系统基于Mina通信框架建立了服务端指令发送与环境数据接收的通信机制。其次,分析目前主流的推荐算法、优缺点及其适用范围,结合基于内容的推荐算法设计并实现根据用户所在地区和已养绿植功效的个性化绿植推荐系统。再次,综合运用传感器、物联网技术采集上传绿植环境数据并执行服务端指令。STM32通过WIFI模块将各传感器采集到的数据处理后定时上传至后台服务器,同时接收浇灌指令和异常报警指令并控制相应模块执行,实现绿植浇灌远程手动或自动化管理。最后,对系统的软、硬件功能及整体进行测试与分析,测试表明,该系统硬件模块运行稳定,软件平台操作方便,给用户带来良好的绿植个性化推荐体验。
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