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基于物联网和移动终端的水产养殖远程监控系统

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 本课题研究的背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
    1.3 本文主要工作任务及结构安排第14-17页
第2章 系统整体结构及通信技术第17-25页
    2.1 系统整体设计目标第17页
    2.2 水产养殖参数的选择及控制方法第17-18页
        2.2.1 养殖水质参数的选择第17-18页
        2.2.2 养殖水质参数的控制方法第18页
    2.3 系统整体结构第18-20页
    2.4 系统通信技术第20-23页
        2.4.1 ZigBee无线通信技术第20-21页
        2.4.2 GPRS无线通信技术第21-22页
        2.4.3 HTTP网络协议第22-23页
    2.5 本章小结第23-25页
第3章 系统硬件实现第25-39页
    3.1 监控节点硬件第25-34页
        3.1.1 STC90C58AD单片机模块第26-27页
        3.1.2 温度传感器模块第27-28页
        3.1.3 pH值传感器模块第28-29页
        3.1.4 含氧量传感器模块第29-30页
        3.1.5 继电器模块第30-31页
        3.1.6 ZigBee模块第31-33页
        3.1.7 电源模块第33-34页
    3.2 汇集节点硬件第34-38页
        3.2.1 STM32 单片机模块第34-36页
        3.2.2 报警模块第36页
        3.2.3 人机交互模块第36-37页
        3.2.4 GPRS模块第37-38页
    3.3 本章小结第38-39页
第4章 系统软件实现第39-51页
    4.1 监控节点软件第39-43页
        4.1.1 传感器数据采集第40-42页
        4.1.2 继电器模块第42-43页
    4.2 汇集节点软件第43-49页
        4.2.1 报警模块第44页
        4.2.2 人机交互模块第44-46页
        4.2.3 GPRS模块与OneNET云平台的数据交互第46-49页
    4.3 ZigBee网络组建第49-50页
        4.3.1 ZigBee模块设置第49页
        4.3.2 ZigBee组网流程第49-50页
    4.4 本章小结第50-51页
第5章 基于BP神经网络的水产养殖水质预测第51-65页
    5.1 人工神经网络第51-52页
    5.2 BP神经网络第52-55页
        5.2.1 BP神经网络结构第52-54页
        5.2.2 BP网络的优点第54-55页
    5.3 基于BP神经网络的水产养殖水质预测第55-63页
        5.3.1 数据间的关系第55-56页
        5.3.2 数据预处理第56页
        5.3.3 BP神经网络构建第56-57页
        5.3.4 水产养殖的pH值预测第57-60页
        5.3.5 水产养殖的含氧量预测第60-63页
    5.4 本章小结第63-65页
第6章 基于Android的移动终端设计第65-79页
    6.1 Android开发环境搭建第65-67页
        6.1.1 Android平台简介第65-66页
        6.1.2 Java环境搭建第66-67页
        6.1.3 Eclipse开发平台搭建第67页
    6.2 Android的应用程序构成第67-69页
    6.3 Android的 Handler消息机制第69页
    6.4 Android的移动终端开发第69-75页
        6.4.1 登录界面第69-70页
        6.4.2 实时数据显示界面第70-71页
        6.4.3 控制界面第71-72页
        6.4.4 预测界面第72-73页
        6.4.5 Android的移动终端与OneNET信息交互第73-75页
    6.5 系统搭建第75-77页
    6.6 本章小结第77-79页
第7章 总结和展望第79-83页
    7.1 总结第79-80页
    7.2 展望第80-83页
参考文献第83-89页
攻读硕士期间已发表的论文第89-91页
致谢第91页

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