室内环境与能耗监测系统设计
这是一篇关于环境与能耗,物联网技术,云服务器,BP神经网络,前后端分离的论文, 主要内容为室内环境与能耗监测对提高人们的身体健康、工作效率及节能减排等具有重要意义。目前,室内环境监测系统主要针对室内温湿度、气压和空气质量等要素进行实时采集存储及显示,室内能耗监测系统主要针对房间运行能耗进行采集存储及显示,两者各成一体。空调能耗受环境因素会产生较大波动,传统室内能耗监测系统由于缺乏环境数据导致无法对空调能耗准确预测。本文设计了一种室内环境与能耗监测系统,该系统对室内环境和能耗数据通过传感器加以采集和利用,并在仿真数据的基础上,设计了一种空调能耗预测算法。首先,对室内环境与能耗监测系统进行需求分析,提出从四个层次进行系统平台的搭建,感知层负责对室内外环境与能耗数值的实时采集,网络层包含TPC/IP、HTTP等通信协议,服务层包含云端的业务逻辑处理功能和数据存储能力,应用层包含Web客户端和微信小程序客户端,负责与终端用户进行交互。为实现室内环境与能耗的数据采集,本文搭建了室内数据采集硬件系统和室外数据采集硬件系统。此系统对室内外温湿度、气压和电表能耗的数值进行采集,通过WiFi模块统一将数据发送至云端服务器,硬件系统为整个系统的感知奠定了物理层基础。室内空调能耗占住宅总能耗比重较大,利用环境因素预测空调能耗对系统运行和管理起着重要作用。本文通过建筑综合能耗仿真软件DeST对房间进行模拟仿真,得出全年工况下的空调能耗值后,又提出一种采用BP神经网络对实验结果进行拟合的方法,获得了预测空调能耗公式。仿真结果百分比误差在[-1.688%,1.761%],证实了方程的有效性,为实际应用提供了一定的依据。通过对软件的需求分析,本文采用MVVM前后端分离的B/S架构开发模式,分别开发出软件系统的后端程序和客户端程序。本文选取阿里云服务器对项目后台进行自动部署,结合Spring Boot和Hibernate等Java框架进行后台的开发,后台程序提供出RESTful接口便于客户端通过URL进行资源访问。然后,通过Vue.js Web前端框架和MINA微信小程序框架,分别对实时数据显示模块、历史数据显示模块和房间管理模块等功能模块进行客户端的设计与实现。
室内环境与能耗监测系统设计
这是一篇关于环境与能耗,物联网技术,云服务器,BP神经网络,前后端分离的论文, 主要内容为室内环境与能耗监测对提高人们的身体健康、工作效率及节能减排等具有重要意义。目前,室内环境监测系统主要针对室内温湿度、气压和空气质量等要素进行实时采集存储及显示,室内能耗监测系统主要针对房间运行能耗进行采集存储及显示,两者各成一体。空调能耗受环境因素会产生较大波动,传统室内能耗监测系统由于缺乏环境数据导致无法对空调能耗准确预测。本文设计了一种室内环境与能耗监测系统,该系统对室内环境和能耗数据通过传感器加以采集和利用,并在仿真数据的基础上,设计了一种空调能耗预测算法。首先,对室内环境与能耗监测系统进行需求分析,提出从四个层次进行系统平台的搭建,感知层负责对室内外环境与能耗数值的实时采集,网络层包含TPC/IP、HTTP等通信协议,服务层包含云端的业务逻辑处理功能和数据存储能力,应用层包含Web客户端和微信小程序客户端,负责与终端用户进行交互。为实现室内环境与能耗的数据采集,本文搭建了室内数据采集硬件系统和室外数据采集硬件系统。此系统对室内外温湿度、气压和电表能耗的数值进行采集,通过WiFi模块统一将数据发送至云端服务器,硬件系统为整个系统的感知奠定了物理层基础。室内空调能耗占住宅总能耗比重较大,利用环境因素预测空调能耗对系统运行和管理起着重要作用。本文通过建筑综合能耗仿真软件DeST对房间进行模拟仿真,得出全年工况下的空调能耗值后,又提出一种采用BP神经网络对实验结果进行拟合的方法,获得了预测空调能耗公式。仿真结果百分比误差在[-1.688%,1.761%],证实了方程的有效性,为实际应用提供了一定的依据。通过对软件的需求分析,本文采用MVVM前后端分离的B/S架构开发模式,分别开发出软件系统的后端程序和客户端程序。本文选取阿里云服务器对项目后台进行自动部署,结合Spring Boot和Hibernate等Java框架进行后台的开发,后台程序提供出RESTful接口便于客户端通过URL进行资源访问。然后,通过Vue.js Web前端框架和MINA微信小程序框架,分别对实时数据显示模块、历史数据显示模块和房间管理模块等功能模块进行客户端的设计与实现。
室内环境与能耗监测系统设计
这是一篇关于环境与能耗,物联网技术,云服务器,BP神经网络,前后端分离的论文, 主要内容为室内环境与能耗监测对提高人们的身体健康、工作效率及节能减排等具有重要意义。目前,室内环境监测系统主要针对室内温湿度、气压和空气质量等要素进行实时采集存储及显示,室内能耗监测系统主要针对房间运行能耗进行采集存储及显示,两者各成一体。空调能耗受环境因素会产生较大波动,传统室内能耗监测系统由于缺乏环境数据导致无法对空调能耗准确预测。本文设计了一种室内环境与能耗监测系统,该系统对室内环境和能耗数据通过传感器加以采集和利用,并在仿真数据的基础上,设计了一种空调能耗预测算法。首先,对室内环境与能耗监测系统进行需求分析,提出从四个层次进行系统平台的搭建,感知层负责对室内外环境与能耗数值的实时采集,网络层包含TPC/IP、HTTP等通信协议,服务层包含云端的业务逻辑处理功能和数据存储能力,应用层包含Web客户端和微信小程序客户端,负责与终端用户进行交互。为实现室内环境与能耗的数据采集,本文搭建了室内数据采集硬件系统和室外数据采集硬件系统。此系统对室内外温湿度、气压和电表能耗的数值进行采集,通过WiFi模块统一将数据发送至云端服务器,硬件系统为整个系统的感知奠定了物理层基础。室内空调能耗占住宅总能耗比重较大,利用环境因素预测空调能耗对系统运行和管理起着重要作用。本文通过建筑综合能耗仿真软件DeST对房间进行模拟仿真,得出全年工况下的空调能耗值后,又提出一种采用BP神经网络对实验结果进行拟合的方法,获得了预测空调能耗公式。仿真结果百分比误差在[-1.688%,1.761%],证实了方程的有效性,为实际应用提供了一定的依据。通过对软件的需求分析,本文采用MVVM前后端分离的B/S架构开发模式,分别开发出软件系统的后端程序和客户端程序。本文选取阿里云服务器对项目后台进行自动部署,结合Spring Boot和Hibernate等Java框架进行后台的开发,后台程序提供出RESTful接口便于客户端通过URL进行资源访问。然后,通过Vue.js Web前端框架和MINA微信小程序框架,分别对实时数据显示模块、历史数据显示模块和房间管理模块等功能模块进行客户端的设计与实现。
室内环境与能耗监测系统设计
这是一篇关于环境与能耗,物联网技术,云服务器,BP神经网络,前后端分离的论文, 主要内容为室内环境与能耗监测对提高人们的身体健康、工作效率及节能减排等具有重要意义。目前,室内环境监测系统主要针对室内温湿度、气压和空气质量等要素进行实时采集存储及显示,室内能耗监测系统主要针对房间运行能耗进行采集存储及显示,两者各成一体。空调能耗受环境因素会产生较大波动,传统室内能耗监测系统由于缺乏环境数据导致无法对空调能耗准确预测。本文设计了一种室内环境与能耗监测系统,该系统对室内环境和能耗数据通过传感器加以采集和利用,并在仿真数据的基础上,设计了一种空调能耗预测算法。首先,对室内环境与能耗监测系统进行需求分析,提出从四个层次进行系统平台的搭建,感知层负责对室内外环境与能耗数值的实时采集,网络层包含TPC/IP、HTTP等通信协议,服务层包含云端的业务逻辑处理功能和数据存储能力,应用层包含Web客户端和微信小程序客户端,负责与终端用户进行交互。为实现室内环境与能耗的数据采集,本文搭建了室内数据采集硬件系统和室外数据采集硬件系统。此系统对室内外温湿度、气压和电表能耗的数值进行采集,通过WiFi模块统一将数据发送至云端服务器,硬件系统为整个系统的感知奠定了物理层基础。室内空调能耗占住宅总能耗比重较大,利用环境因素预测空调能耗对系统运行和管理起着重要作用。本文通过建筑综合能耗仿真软件DeST对房间进行模拟仿真,得出全年工况下的空调能耗值后,又提出一种采用BP神经网络对实验结果进行拟合的方法,获得了预测空调能耗公式。仿真结果百分比误差在[-1.688%,1.761%],证实了方程的有效性,为实际应用提供了一定的依据。通过对软件的需求分析,本文采用MVVM前后端分离的B/S架构开发模式,分别开发出软件系统的后端程序和客户端程序。本文选取阿里云服务器对项目后台进行自动部署,结合Spring Boot和Hibernate等Java框架进行后台的开发,后台程序提供出RESTful接口便于客户端通过URL进行资源访问。然后,通过Vue.js Web前端框架和MINA微信小程序框架,分别对实时数据显示模块、历史数据显示模块和房间管理模块等功能模块进行客户端的设计与实现。
室内环境与能耗监测系统设计
这是一篇关于环境与能耗,物联网技术,云服务器,BP神经网络,前后端分离的论文, 主要内容为室内环境与能耗监测对提高人们的身体健康、工作效率及节能减排等具有重要意义。目前,室内环境监测系统主要针对室内温湿度、气压和空气质量等要素进行实时采集存储及显示,室内能耗监测系统主要针对房间运行能耗进行采集存储及显示,两者各成一体。空调能耗受环境因素会产生较大波动,传统室内能耗监测系统由于缺乏环境数据导致无法对空调能耗准确预测。本文设计了一种室内环境与能耗监测系统,该系统对室内环境和能耗数据通过传感器加以采集和利用,并在仿真数据的基础上,设计了一种空调能耗预测算法。首先,对室内环境与能耗监测系统进行需求分析,提出从四个层次进行系统平台的搭建,感知层负责对室内外环境与能耗数值的实时采集,网络层包含TPC/IP、HTTP等通信协议,服务层包含云端的业务逻辑处理功能和数据存储能力,应用层包含Web客户端和微信小程序客户端,负责与终端用户进行交互。为实现室内环境与能耗的数据采集,本文搭建了室内数据采集硬件系统和室外数据采集硬件系统。此系统对室内外温湿度、气压和电表能耗的数值进行采集,通过WiFi模块统一将数据发送至云端服务器,硬件系统为整个系统的感知奠定了物理层基础。室内空调能耗占住宅总能耗比重较大,利用环境因素预测空调能耗对系统运行和管理起着重要作用。本文通过建筑综合能耗仿真软件DeST对房间进行模拟仿真,得出全年工况下的空调能耗值后,又提出一种采用BP神经网络对实验结果进行拟合的方法,获得了预测空调能耗公式。仿真结果百分比误差在[-1.688%,1.761%],证实了方程的有效性,为实际应用提供了一定的依据。通过对软件的需求分析,本文采用MVVM前后端分离的B/S架构开发模式,分别开发出软件系统的后端程序和客户端程序。本文选取阿里云服务器对项目后台进行自动部署,结合Spring Boot和Hibernate等Java框架进行后台的开发,后台程序提供出RESTful接口便于客户端通过URL进行资源访问。然后,通过Vue.js Web前端框架和MINA微信小程序框架,分别对实时数据显示模块、历史数据显示模块和房间管理模块等功能模块进行客户端的设计与实现。
室内环境与能耗监测系统设计
这是一篇关于环境与能耗,物联网技术,云服务器,BP神经网络,前后端分离的论文, 主要内容为室内环境与能耗监测对提高人们的身体健康、工作效率及节能减排等具有重要意义。目前,室内环境监测系统主要针对室内温湿度、气压和空气质量等要素进行实时采集存储及显示,室内能耗监测系统主要针对房间运行能耗进行采集存储及显示,两者各成一体。空调能耗受环境因素会产生较大波动,传统室内能耗监测系统由于缺乏环境数据导致无法对空调能耗准确预测。本文设计了一种室内环境与能耗监测系统,该系统对室内环境和能耗数据通过传感器加以采集和利用,并在仿真数据的基础上,设计了一种空调能耗预测算法。首先,对室内环境与能耗监测系统进行需求分析,提出从四个层次进行系统平台的搭建,感知层负责对室内外环境与能耗数值的实时采集,网络层包含TPC/IP、HTTP等通信协议,服务层包含云端的业务逻辑处理功能和数据存储能力,应用层包含Web客户端和微信小程序客户端,负责与终端用户进行交互。为实现室内环境与能耗的数据采集,本文搭建了室内数据采集硬件系统和室外数据采集硬件系统。此系统对室内外温湿度、气压和电表能耗的数值进行采集,通过WiFi模块统一将数据发送至云端服务器,硬件系统为整个系统的感知奠定了物理层基础。室内空调能耗占住宅总能耗比重较大,利用环境因素预测空调能耗对系统运行和管理起着重要作用。本文通过建筑综合能耗仿真软件DeST对房间进行模拟仿真,得出全年工况下的空调能耗值后,又提出一种采用BP神经网络对实验结果进行拟合的方法,获得了预测空调能耗公式。仿真结果百分比误差在[-1.688%,1.761%],证实了方程的有效性,为实际应用提供了一定的依据。通过对软件的需求分析,本文采用MVVM前后端分离的B/S架构开发模式,分别开发出软件系统的后端程序和客户端程序。本文选取阿里云服务器对项目后台进行自动部署,结合Spring Boot和Hibernate等Java框架进行后台的开发,后台程序提供出RESTful接口便于客户端通过URL进行资源访问。然后,通过Vue.js Web前端框架和MINA微信小程序框架,分别对实时数据显示模块、历史数据显示模块和房间管理模块等功能模块进行客户端的设计与实现。
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