基于物联网的海洋水质智慧观测解决方案研究
这是一篇关于海洋环境监测,智慧观测,物联网,传感器技术,无线通信技术的论文, 主要内容为近年来,随着各国对海洋的开发与利用,海洋环境污染逐渐加剧,生态环境受到严重破坏,为了有效开发和利用海洋资源、保护海洋环境生态、促进海洋科学研究以及加快海洋经济发展,海洋生态环境监测与保护势在必行。其中,水质监测是海洋生态监测的重要方式之一,随着应用需求和科学技术的发展,水质监测应用范围更加广泛。本文以海洋监测基础理论为指导,从海洋观测现状、现实需求以及物联网技术、无线通技术和计算机软件技术的发展出发,提出了研究课题“基于物联网的海洋水质智慧观测解决方案”。方案以构建切实可行的海洋监测系统为研究目标,考虑了不同的硬件平台、传感器技术、无线通信技术和通信协议以及软件技术,针对海面场景范围设计出了固定点观测方案框架和船基观测方案框架,作为实现智慧监测海洋环境的解决方案。方案为达到海洋监测的观测数据综合化、监测体系的结构化、数据传输的实时性、采集分析一体化的目标提供了新的思路。为了验证设计方案的可行性和可靠性,本文选择固定点场景下的近海岸观测情景,设计了一个集通信网络化、预警智能化、系统模块化、高传输实时于一体的近海岸水质监测系统,详细介绍了系统的总体设计目标、整体组成结构以及各模块功能,然后进行系统硬件的选型和系统软件的实现,最后对系统进行了功能测试和稳定性测试。本论文工作主要完成了下面2部分工作:一、本文设计出固定点观测方案框架和船基观测方案框架,作为实现区域间统一化监测的海洋智慧信息和发布平台,让数据监测和信息服务一体化,将数据获取,数据处理,数据路由传输,数据分析,实时展示和区域数据共享等多种功能于一体,形成一个完整实用的系统,提高海洋监测和管理水平。二|、通过系统整体结构划分、系统功能模块介绍和硬件选型以及软件设计与开发,实现了一个近海岸水质监测系统,该系统具有以下功能模块:(1)采集模块,采集模块负责进行实时水质数据的采集和自动传输,还可以双向通信,不仅可以传输水文水质数据,还可以接收指令。(2)传输模块,传输模块实际上是观测点和监测中心之间数据传输的桥梁,沟通双方实现观测和命令数据的同步。(3)处理模块,数据处理模块自动处理接收到的数据,处理后存入到数据库中作为展示的数据源,同时处理中心会根据读取的传感器数据质量进行判断写入日志文件,记录数据质量情况和设备工作状态。(4)展示模块,数据展示模块就是把观测数据实时的展示,对观测数据进行动态监控、对实时数据进行动态图表显示和展示、对突变数据实现实时预警、对历史数据进行查询下载和综合分析,还可以发送控制指令通过网关传输到观测点控制水质观测过程,让用户可以根据实际监测需求进行数据采集参数的配置和控制,形成一种反馈机制,完善水质监测过程管理。本文的创新点有:(1)针对监测平台建设滞后的问题,建立了基于固定点和船基的统一化监测平台框架,统一的框架便于区域间数据格式统一和数据共享,用户可以在框架基础上根据实际需求和应用场景进行扩展,整个框架具有很好的扩展性和适用性。(2)在框架设计基础上,设计和实现了近海岸水质监测系统,利用现代飞速发展的物联网技术、通信技术,提高了监测系统的自动化能力和实时监控能力;监测和服务一体化,将数据采集、数据处理、数据分析、实时展示和数据采集控制等多功能于一体,形成一个完整实用的系统,提高了近海岸海洋监测和管理水平;监测系统采用模块化开发的方式,便于系统开发人员进行系统的扩展和维护。
智慧社区的环境监测与分析系统设计
这是一篇关于传感器技术,机器学习技术,Spring boot,Vue.js框架的论文, 主要内容为随着城市经济快速发展,空气污染问题严重危害城市居民的身体,已经成为城市环境污染的首要问题。社区是人类社会组成的最基本机构,是城镇居民生活的基本场所,社区环境与居民的身心健康息息相关。保证社区环境空气质量安全是城市居民健康生活出行的底线。目前在很多环境网站上都有提供空气质量信息,但是一般都是基于各个国控监测点位给出的数据,这些实时数据只能反映城市中有监测点位的区域空气质量,不能代表居民所在社区的真实状况,且网站设计没有贴合用户体验,居民获取空气质量信息很不方便。为此本文根据社区居民日常生活出行社会需求,设计并实现了智慧社区环境监测与分析系统,实时监测空气质量并为居民生活出行提供建议。论文综合运用传感器技术、机器学习技术、软件开发技术,构建了一套能够实时采集并处理空气质量数据、预测未来24小时空气质量变化并给用户提供出行建议的环境监测与分析系统,用户可在APP端接收气象、空气质量、交通出行信息,对社区环境污染现象进行投诉,政府部门和物业工作人员可在Web端共同处理、协同治理社区环境污染问题。论文创新与贡献包括:1)针对现阶段社区环境治理缺乏决策依据、居民参与度低的问题,采用大数据挖掘与统计分析方法筛选评价指标,基于AHP法,从社区生态环境、基础建设、公共服务、节能减排4个方面构建智慧社区的环境质量评价体系,为建设环境友好型智慧社区提供依据。2)本文使用Arduino开发板和气体传感器搭建了空气质量信息采集终端,能够同时采集多种污染物浓度,同时基于机器学习理论使用随机森林算法筛选重要特征,搭建LSTM长短时记忆网络空气质量预测模型。3)使用J2EE技术开发了一套前后端分离的系统,后端使用Spring boot框架搭建,前端使用Vue.js开发了Web端和移动APP端,Web端使用Shiro框架对不同用户角色进行权限隔离,APP端负责展示信息。论文介绍了空气质量监测系统的背景和空气质量预测相关算法,并对使用的前后端技术和机器学习模型理论进行介绍。完成了原型系统需求分析,设计并实现了各个模块功能。实验验证深度学习预测空气质量的准确性,训练空气质量预测模型并搭建空气质量信息采集终端为系统提供数据来源,再根据设计方案实现整个系统。
基于物联网的海洋水质智慧观测解决方案研究
这是一篇关于海洋环境监测,智慧观测,物联网,传感器技术,无线通信技术的论文, 主要内容为近年来,随着各国对海洋的开发与利用,海洋环境污染逐渐加剧,生态环境受到严重破坏,为了有效开发和利用海洋资源、保护海洋环境生态、促进海洋科学研究以及加快海洋经济发展,海洋生态环境监测与保护势在必行。其中,水质监测是海洋生态监测的重要方式之一,随着应用需求和科学技术的发展,水质监测应用范围更加广泛。本文以海洋监测基础理论为指导,从海洋观测现状、现实需求以及物联网技术、无线通技术和计算机软件技术的发展出发,提出了研究课题“基于物联网的海洋水质智慧观测解决方案”。方案以构建切实可行的海洋监测系统为研究目标,考虑了不同的硬件平台、传感器技术、无线通信技术和通信协议以及软件技术,针对海面场景范围设计出了固定点观测方案框架和船基观测方案框架,作为实现智慧监测海洋环境的解决方案。方案为达到海洋监测的观测数据综合化、监测体系的结构化、数据传输的实时性、采集分析一体化的目标提供了新的思路。为了验证设计方案的可行性和可靠性,本文选择固定点场景下的近海岸观测情景,设计了一个集通信网络化、预警智能化、系统模块化、高传输实时于一体的近海岸水质监测系统,详细介绍了系统的总体设计目标、整体组成结构以及各模块功能,然后进行系统硬件的选型和系统软件的实现,最后对系统进行了功能测试和稳定性测试。本论文工作主要完成了下面2部分工作:一、本文设计出固定点观测方案框架和船基观测方案框架,作为实现区域间统一化监测的海洋智慧信息和发布平台,让数据监测和信息服务一体化,将数据获取,数据处理,数据路由传输,数据分析,实时展示和区域数据共享等多种功能于一体,形成一个完整实用的系统,提高海洋监测和管理水平。二|、通过系统整体结构划分、系统功能模块介绍和硬件选型以及软件设计与开发,实现了一个近海岸水质监测系统,该系统具有以下功能模块:(1)采集模块,采集模块负责进行实时水质数据的采集和自动传输,还可以双向通信,不仅可以传输水文水质数据,还可以接收指令。(2)传输模块,传输模块实际上是观测点和监测中心之间数据传输的桥梁,沟通双方实现观测和命令数据的同步。(3)处理模块,数据处理模块自动处理接收到的数据,处理后存入到数据库中作为展示的数据源,同时处理中心会根据读取的传感器数据质量进行判断写入日志文件,记录数据质量情况和设备工作状态。(4)展示模块,数据展示模块就是把观测数据实时的展示,对观测数据进行动态监控、对实时数据进行动态图表显示和展示、对突变数据实现实时预警、对历史数据进行查询下载和综合分析,还可以发送控制指令通过网关传输到观测点控制水质观测过程,让用户可以根据实际监测需求进行数据采集参数的配置和控制,形成一种反馈机制,完善水质监测过程管理。本文的创新点有:(1)针对监测平台建设滞后的问题,建立了基于固定点和船基的统一化监测平台框架,统一的框架便于区域间数据格式统一和数据共享,用户可以在框架基础上根据实际需求和应用场景进行扩展,整个框架具有很好的扩展性和适用性。(2)在框架设计基础上,设计和实现了近海岸水质监测系统,利用现代飞速发展的物联网技术、通信技术,提高了监测系统的自动化能力和实时监控能力;监测和服务一体化,将数据采集、数据处理、数据分析、实时展示和数据采集控制等多功能于一体,形成一个完整实用的系统,提高了近海岸海洋监测和管理水平;监测系统采用模块化开发的方式,便于系统开发人员进行系统的扩展和维护。
基于物联网的蓝莓生产监测系统的研究与实现
这是一篇关于农业物联网,主成分分析,传感器技术,4G通信,蓝莓种植技术的论文, 主要内容为物联网技术的快速发展以及大规模应用,已经给许多传统产业的升级带来了巨大便利,农业物联网就是物联网技术与第一产业结合的典型案例。借助农业物联网技术,大幅提高了生产收益,尤其是经济作物。在诸多经济作物中,蓝莓逐步被市场接受、广泛种植。但由于大规模蓝莓种植起步较晚,且蓝莓种植过程中对种植环境以及生产技术都有较高的要求,造成现有的蓝莓种植过程中存在如下问题:人工种植经验中对土壤矿质以及水肥的非精确改良和控制,容易导致蓝莓对各类营养的转换利用率较低,造成资源浪费;同时非实时反馈的监测系统,无法处理突发状况,导致生产种植过程中对突发状况处理不及时,造成经济损失。基于上述问题,本文利用物联网技术,综合考虑实验基地土壤特点,研究设计了基于物联网的蓝莓生产监测系统,主要包括蓝莓矿物质营养吸收模型、基于多传感器的蓝莓生产信息采集设备、远程服务器监测软件三部分内容。文章具体工作如下:1.建立了不同蓝莓品种对土壤矿物质营养吸收模型。本文利用主成分分析模型,基于实验地块采集的土壤矿质数据以及不同蓝莓品种叶片矿质数据进行建模分析,得到蓝莓对土壤中矿物质营养吸收情况的综合评价模型,参考实际种植数据,该评价方法得出的评价结果与实际相符合,为蓝莓种植生产前期的土壤改良提供了有益指导,同时为后期的物联网在线监测系统提供了基础数据,基于蓝莓矿质营养模型,依托远程服务器资源,设计实现了蓝莓矿质营养监测系统。2.设计实现了基于物联网技术的蓝莓种植生产监测系统。本文根据蓝莓生长过程中的需求,选择相应的环境传感器模组,搭配STM32F103ZET6单片机,实现对蓝莓种植生产环节的环境监测,持续供电以及数据传输。在底层硬件基础上,本文完成了远程服务器监测软件的设计,远程服务监测模块实现了数据收发、存储,并利用信息发送实现了实时预警,实现了蓝莓种植生产环境的在线实时监测。3.在软硬件系统设计的基础上,进行了硬件系统的组装测试以及服务端软件的测试。硬件系统经过与标准监测器具的对比测试实验,土壤温湿度、土壤酸碱度、空气温湿度、光照传感器均符合实验要求。同时,将本文监测系统与现有的其他两种监测系统,在用户需求的基础上进行模糊综合评价,评价结果本文监测系统推荐度为0.86408,为三者中最推荐系统,设计满足用户需求。通过上述主成分分析模型构建求解,物联网系统搭建以及实际测试,本文实现了蓝莓种植生产过程中矿质营养吸收的最大化,以及生产环境的实时监测,为蓝莓的高效生产种植提供了有益的尝试。
智慧社区的环境监测与分析系统设计
这是一篇关于传感器技术,机器学习技术,Spring boot,Vue.js框架的论文, 主要内容为随着城市经济快速发展,空气污染问题严重危害城市居民的身体,已经成为城市环境污染的首要问题。社区是人类社会组成的最基本机构,是城镇居民生活的基本场所,社区环境与居民的身心健康息息相关。保证社区环境空气质量安全是城市居民健康生活出行的底线。目前在很多环境网站上都有提供空气质量信息,但是一般都是基于各个国控监测点位给出的数据,这些实时数据只能反映城市中有监测点位的区域空气质量,不能代表居民所在社区的真实状况,且网站设计没有贴合用户体验,居民获取空气质量信息很不方便。为此本文根据社区居民日常生活出行社会需求,设计并实现了智慧社区环境监测与分析系统,实时监测空气质量并为居民生活出行提供建议。论文综合运用传感器技术、机器学习技术、软件开发技术,构建了一套能够实时采集并处理空气质量数据、预测未来24小时空气质量变化并给用户提供出行建议的环境监测与分析系统,用户可在APP端接收气象、空气质量、交通出行信息,对社区环境污染现象进行投诉,政府部门和物业工作人员可在Web端共同处理、协同治理社区环境污染问题。论文创新与贡献包括:1)针对现阶段社区环境治理缺乏决策依据、居民参与度低的问题,采用大数据挖掘与统计分析方法筛选评价指标,基于AHP法,从社区生态环境、基础建设、公共服务、节能减排4个方面构建智慧社区的环境质量评价体系,为建设环境友好型智慧社区提供依据。2)本文使用Arduino开发板和气体传感器搭建了空气质量信息采集终端,能够同时采集多种污染物浓度,同时基于机器学习理论使用随机森林算法筛选重要特征,搭建LSTM长短时记忆网络空气质量预测模型。3)使用J2EE技术开发了一套前后端分离的系统,后端使用Spring boot框架搭建,前端使用Vue.js开发了Web端和移动APP端,Web端使用Shiro框架对不同用户角色进行权限隔离,APP端负责展示信息。论文介绍了空气质量监测系统的背景和空气质量预测相关算法,并对使用的前后端技术和机器学习模型理论进行介绍。完成了原型系统需求分析,设计并实现了各个模块功能。实验验证深度学习预测空气质量的准确性,训练空气质量预测模型并搭建空气质量信息采集终端为系统提供数据来源,再根据设计方案实现整个系统。
智慧社区的环境监测与分析系统设计
这是一篇关于传感器技术,机器学习技术,Spring boot,Vue.js框架的论文, 主要内容为随着城市经济快速发展,空气污染问题严重危害城市居民的身体,已经成为城市环境污染的首要问题。社区是人类社会组成的最基本机构,是城镇居民生活的基本场所,社区环境与居民的身心健康息息相关。保证社区环境空气质量安全是城市居民健康生活出行的底线。目前在很多环境网站上都有提供空气质量信息,但是一般都是基于各个国控监测点位给出的数据,这些实时数据只能反映城市中有监测点位的区域空气质量,不能代表居民所在社区的真实状况,且网站设计没有贴合用户体验,居民获取空气质量信息很不方便。为此本文根据社区居民日常生活出行社会需求,设计并实现了智慧社区环境监测与分析系统,实时监测空气质量并为居民生活出行提供建议。论文综合运用传感器技术、机器学习技术、软件开发技术,构建了一套能够实时采集并处理空气质量数据、预测未来24小时空气质量变化并给用户提供出行建议的环境监测与分析系统,用户可在APP端接收气象、空气质量、交通出行信息,对社区环境污染现象进行投诉,政府部门和物业工作人员可在Web端共同处理、协同治理社区环境污染问题。论文创新与贡献包括:1)针对现阶段社区环境治理缺乏决策依据、居民参与度低的问题,采用大数据挖掘与统计分析方法筛选评价指标,基于AHP法,从社区生态环境、基础建设、公共服务、节能减排4个方面构建智慧社区的环境质量评价体系,为建设环境友好型智慧社区提供依据。2)本文使用Arduino开发板和气体传感器搭建了空气质量信息采集终端,能够同时采集多种污染物浓度,同时基于机器学习理论使用随机森林算法筛选重要特征,搭建LSTM长短时记忆网络空气质量预测模型。3)使用J2EE技术开发了一套前后端分离的系统,后端使用Spring boot框架搭建,前端使用Vue.js开发了Web端和移动APP端,Web端使用Shiro框架对不同用户角色进行权限隔离,APP端负责展示信息。论文介绍了空气质量监测系统的背景和空气质量预测相关算法,并对使用的前后端技术和机器学习模型理论进行介绍。完成了原型系统需求分析,设计并实现了各个模块功能。实验验证深度学习预测空气质量的准确性,训练空气质量预测模型并搭建空气质量信息采集终端为系统提供数据来源,再根据设计方案实现整个系统。
智慧社区的环境监测与分析系统设计
这是一篇关于传感器技术,机器学习技术,Spring boot,Vue.js框架的论文, 主要内容为随着城市经济快速发展,空气污染问题严重危害城市居民的身体,已经成为城市环境污染的首要问题。社区是人类社会组成的最基本机构,是城镇居民生活的基本场所,社区环境与居民的身心健康息息相关。保证社区环境空气质量安全是城市居民健康生活出行的底线。目前在很多环境网站上都有提供空气质量信息,但是一般都是基于各个国控监测点位给出的数据,这些实时数据只能反映城市中有监测点位的区域空气质量,不能代表居民所在社区的真实状况,且网站设计没有贴合用户体验,居民获取空气质量信息很不方便。为此本文根据社区居民日常生活出行社会需求,设计并实现了智慧社区环境监测与分析系统,实时监测空气质量并为居民生活出行提供建议。论文综合运用传感器技术、机器学习技术、软件开发技术,构建了一套能够实时采集并处理空气质量数据、预测未来24小时空气质量变化并给用户提供出行建议的环境监测与分析系统,用户可在APP端接收气象、空气质量、交通出行信息,对社区环境污染现象进行投诉,政府部门和物业工作人员可在Web端共同处理、协同治理社区环境污染问题。论文创新与贡献包括:1)针对现阶段社区环境治理缺乏决策依据、居民参与度低的问题,采用大数据挖掘与统计分析方法筛选评价指标,基于AHP法,从社区生态环境、基础建设、公共服务、节能减排4个方面构建智慧社区的环境质量评价体系,为建设环境友好型智慧社区提供依据。2)本文使用Arduino开发板和气体传感器搭建了空气质量信息采集终端,能够同时采集多种污染物浓度,同时基于机器学习理论使用随机森林算法筛选重要特征,搭建LSTM长短时记忆网络空气质量预测模型。3)使用J2EE技术开发了一套前后端分离的系统,后端使用Spring boot框架搭建,前端使用Vue.js开发了Web端和移动APP端,Web端使用Shiro框架对不同用户角色进行权限隔离,APP端负责展示信息。论文介绍了空气质量监测系统的背景和空气质量预测相关算法,并对使用的前后端技术和机器学习模型理论进行介绍。完成了原型系统需求分析,设计并实现了各个模块功能。实验验证深度学习预测空气质量的准确性,训练空气质量预测模型并搭建空气质量信息采集终端为系统提供数据来源,再根据设计方案实现整个系统。
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