淡水鱼养殖信息管理系统设计
这是一篇关于云平台,信息管理,水产养殖,水质预测,气象预测的论文, 主要内容为智慧农业的发展优化了传统农业生产模式、提高了生产管理效率,已逐步应用于实际生产之中。国内学者对智慧农业的研究多集中于种植业和畜牧业领域,针对水产养殖领域数字化程度较低、养殖信息管理平台缺乏的现状,本文采用Web技术开发了一套淡水鱼养殖信息管理系统,建立了水质气象信息预测模型,并对系统进行了功能测试和非功能测试。主要研究结论如下:(1)开发了淡水鱼养殖信息管理系统。使用Web开发技术中的Express.js后端框架,Vue.js前端框架和My SQL数据库技术开发了淡水鱼养殖信息管理系统,系统包括登录模块、基地信息展示页、养殖户模块、日常记录模块、生产管理模块、设备模块、物料管理模块、环境监测模块,知识库模块和专家咨询模块。实现了养殖环境水质气象信息的实时监测、养殖日常事务管理、生产记录、设备维护管理、设备远程控制、养殖咨询和养殖规范查询等功能。(2)建立了水质气象预测模型。通过Python建立了ARIMA/ARMA,VAR,VECM水质气象信息预测模型,利用7d内的水质气象历史数据,预测了水温、溶氧量等10项指标未来8h的数值。结果显示,在水质预测方面,VAR模型对于溶氧量、氨氮和浊度的预测精度较高,相对误差平均值分别为0.323%、2.250%、0.002%;ARIMA/ARMA模型对于水温的预测精度较高,相对误差平均值为0.454%;VECM模型对于酸碱度的预测精度较高,相对误差平均值为0.547%。在气象预测方面,VECM模型对于气压的预测精度较高,相对误差平均值为0.020%,VAR模型对于降雨量的预测精度较高,绝对误差平均值为0.005mm,气温、风速和光辐射的预测最小相对误差平均值分别为5.993%、30.506%、33.830%,预测精度较低。通过对比模型预测结果与传感器的测量精度,结果显示,溶氧量、水温、氨氮、浊度、酸碱度、气压和降雨量7项指标预测的相对误差和绝对误差均满足要求,而气温、风速和光辐射3项指标预测精度较低,未达到传感器精度要求。(3)测试了系统的功能和非功能表现。通过Chrome浏览器,Postman接口测试软件对淡水鱼养殖信息管理系统进行了功能测试和非功能测试。功能测试的结果为:系统的每个接口都通过了测试,并且能在系统前端对应的页面内成功请求接口,展示正确的内容,实现对应的功能,即系统的功能都能正常使用,满足了设计需求。非功能测试的结果为:系统通过了可靠性测试和安全性测试。综上,本文开发的淡水鱼养殖信息管理系统,能够实现养殖信息数据的信息化管理,可以辅助实际生产,提高生产管理效率,具有一定的推广价值。
淡水鱼养殖信息管理系统设计
这是一篇关于云平台,信息管理,水产养殖,水质预测,气象预测的论文, 主要内容为智慧农业的发展优化了传统农业生产模式、提高了生产管理效率,已逐步应用于实际生产之中。国内学者对智慧农业的研究多集中于种植业和畜牧业领域,针对水产养殖领域数字化程度较低、养殖信息管理平台缺乏的现状,本文采用Web技术开发了一套淡水鱼养殖信息管理系统,建立了水质气象信息预测模型,并对系统进行了功能测试和非功能测试。主要研究结论如下:(1)开发了淡水鱼养殖信息管理系统。使用Web开发技术中的Express.js后端框架,Vue.js前端框架和My SQL数据库技术开发了淡水鱼养殖信息管理系统,系统包括登录模块、基地信息展示页、养殖户模块、日常记录模块、生产管理模块、设备模块、物料管理模块、环境监测模块,知识库模块和专家咨询模块。实现了养殖环境水质气象信息的实时监测、养殖日常事务管理、生产记录、设备维护管理、设备远程控制、养殖咨询和养殖规范查询等功能。(2)建立了水质气象预测模型。通过Python建立了ARIMA/ARMA,VAR,VECM水质气象信息预测模型,利用7d内的水质气象历史数据,预测了水温、溶氧量等10项指标未来8h的数值。结果显示,在水质预测方面,VAR模型对于溶氧量、氨氮和浊度的预测精度较高,相对误差平均值分别为0.323%、2.250%、0.002%;ARIMA/ARMA模型对于水温的预测精度较高,相对误差平均值为0.454%;VECM模型对于酸碱度的预测精度较高,相对误差平均值为0.547%。在气象预测方面,VECM模型对于气压的预测精度较高,相对误差平均值为0.020%,VAR模型对于降雨量的预测精度较高,绝对误差平均值为0.005mm,气温、风速和光辐射的预测最小相对误差平均值分别为5.993%、30.506%、33.830%,预测精度较低。通过对比模型预测结果与传感器的测量精度,结果显示,溶氧量、水温、氨氮、浊度、酸碱度、气压和降雨量7项指标预测的相对误差和绝对误差均满足要求,而气温、风速和光辐射3项指标预测精度较低,未达到传感器精度要求。(3)测试了系统的功能和非功能表现。通过Chrome浏览器,Postman接口测试软件对淡水鱼养殖信息管理系统进行了功能测试和非功能测试。功能测试的结果为:系统的每个接口都通过了测试,并且能在系统前端对应的页面内成功请求接口,展示正确的内容,实现对应的功能,即系统的功能都能正常使用,满足了设计需求。非功能测试的结果为:系统通过了可靠性测试和安全性测试。综上,本文开发的淡水鱼养殖信息管理系统,能够实现养殖信息数据的信息化管理,可以辅助实际生产,提高生产管理效率,具有一定的推广价值。
基于气象数据分析的WEB展示系统
这是一篇关于大数据分析,B/S架构,气象预测的论文, 主要内容为随着智能信息化的发展,气象业务数据分析也随之智能化,气象数据的时刻在产生,数据量之大显而易见,如何能快速、科学、客观的对这些数据信息进行分析和展示,就变得尤为重要。本课题阐述对气象数据信息进行分析,设计一套针对气象大数据分析的服务平台,在促进环保公益事业的同时,向农业、海洋、航空、金融等领域提供系统的天气风险管理解决方案。同时推动人们更加关注天气、气候和我们呼吸的空气,以更好的改善我们的生活环境。同时通过这个开放的气象数据预报平台,提供给公众更准确的预报服务,引导大家一起关注空气的清洁、水源的洁净和食品的安全,希望通过我们共同的努力,找回我们曾经失去的蓝天白云。大家都了解气候是不断的发展变化的,而人类对气象学和气候学的研究就是为了探寻其规律。通过我们的系统直观表现气象变化的动态,让大家对气象资源有深入的认识,明白在日常生活中哪些事情是不能做的,哪些事情是可以做,同时利用气象信息为相关的生产、建设服务。本课题研究设计的系统基于B/S三层架构设计,实现对气象资料大数据专业分析后数据内容进行展示,能够实现对不同区域,不同时间,不同维度的交互式展现,同时能够定制化用户要求,以满足不同领域对气象数据预测要求。
淡水鱼养殖信息管理系统设计
这是一篇关于云平台,信息管理,水产养殖,水质预测,气象预测的论文, 主要内容为智慧农业的发展优化了传统农业生产模式、提高了生产管理效率,已逐步应用于实际生产之中。国内学者对智慧农业的研究多集中于种植业和畜牧业领域,针对水产养殖领域数字化程度较低、养殖信息管理平台缺乏的现状,本文采用Web技术开发了一套淡水鱼养殖信息管理系统,建立了水质气象信息预测模型,并对系统进行了功能测试和非功能测试。主要研究结论如下:(1)开发了淡水鱼养殖信息管理系统。使用Web开发技术中的Express.js后端框架,Vue.js前端框架和My SQL数据库技术开发了淡水鱼养殖信息管理系统,系统包括登录模块、基地信息展示页、养殖户模块、日常记录模块、生产管理模块、设备模块、物料管理模块、环境监测模块,知识库模块和专家咨询模块。实现了养殖环境水质气象信息的实时监测、养殖日常事务管理、生产记录、设备维护管理、设备远程控制、养殖咨询和养殖规范查询等功能。(2)建立了水质气象预测模型。通过Python建立了ARIMA/ARMA,VAR,VECM水质气象信息预测模型,利用7d内的水质气象历史数据,预测了水温、溶氧量等10项指标未来8h的数值。结果显示,在水质预测方面,VAR模型对于溶氧量、氨氮和浊度的预测精度较高,相对误差平均值分别为0.323%、2.250%、0.002%;ARIMA/ARMA模型对于水温的预测精度较高,相对误差平均值为0.454%;VECM模型对于酸碱度的预测精度较高,相对误差平均值为0.547%。在气象预测方面,VECM模型对于气压的预测精度较高,相对误差平均值为0.020%,VAR模型对于降雨量的预测精度较高,绝对误差平均值为0.005mm,气温、风速和光辐射的预测最小相对误差平均值分别为5.993%、30.506%、33.830%,预测精度较低。通过对比模型预测结果与传感器的测量精度,结果显示,溶氧量、水温、氨氮、浊度、酸碱度、气压和降雨量7项指标预测的相对误差和绝对误差均满足要求,而气温、风速和光辐射3项指标预测精度较低,未达到传感器精度要求。(3)测试了系统的功能和非功能表现。通过Chrome浏览器,Postman接口测试软件对淡水鱼养殖信息管理系统进行了功能测试和非功能测试。功能测试的结果为:系统的每个接口都通过了测试,并且能在系统前端对应的页面内成功请求接口,展示正确的内容,实现对应的功能,即系统的功能都能正常使用,满足了设计需求。非功能测试的结果为:系统通过了可靠性测试和安全性测试。综上,本文开发的淡水鱼养殖信息管理系统,能够实现养殖信息数据的信息化管理,可以辅助实际生产,提高生产管理效率,具有一定的推广价值。
面向气象研究的深度学习开发平台设计
这是一篇关于深度学习,容器编排技术,气象预测,容器化技术的论文, 主要内容为随着人工智能领域中深度学习分支的飞速发展,面向气象行业的针对时空序列预测的深度学习模型正处于火热的研究和应用中。近年来,国内外各大公司乃至高校都在整合底层计算资源,着重在深度学习上加大投入,为了简化深度学习的计算周期,降低用户的入门门槛,本文针对气象深度学习的全周期以及平台的高可用性,搭建一款面向气象研究的深度学习平台,旨在提高用户的深度学习效率。主要研究工作如下:(1)利用Docker容器化技术集成气象深度学习使用广泛的深度学习框架,为用户在环境配置的便捷性以及环境隔离的安全性方面提供有效的解决方案,并通过Docker快速部署平台所需的部分服务。(2)搭建一款面向气象深度学习全周期的深度学习平台,涉及到气象深度学习数据集管理、模型训练、模型部署的多功能平台,并为用户提供简洁明了的可视化界面,友好对待专业程度较低的用户。(3)基于Kubernetes容器编排技术打造一套较为全面的平台资源管理系统,用户无需关心底层资源,便可将自定义创建的深度学习任务运行在集群中,并通过整合多项云原生技术方案,打造合理完善的技术栈,实现对计算资源的整合分配以及平台资源的整合管理。此外,为了验证平台的功能性和非功能性的实现,本文对平台的部署测试进行了分析。该平台的设计应用,能够满足用户对气象深度学习的基本要求,并降低了用户的训练部署成本以及入门门槛,通过对底层资源的整合配置,为气象信息化产业的发展贡献了自己的力量。
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