| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第11-12页 |
| 1.2.1 国外发展现状 | 第11页 |
| 1.2.2 国内发展现状 | 第11-12页 |
| 1.3 物联网相关技术介绍 | 第12-14页 |
| 1.3.1 传感器技术 | 第13-14页 |
| 1.3.2 GPRS技术 | 第14页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.5 论文结构 | 第15-16页 |
| 第二章 温室大棚远程监控与智能管理系统分析 | 第16-21页 |
| 2.1 系统可行性分析 | 第16-17页 |
| 2.2 系统功能需求分析 | 第17-18页 |
| 2.2.1 数据采集层功能需求 | 第17页 |
| 2.2.2 数据传输层功能需求 | 第17-18页 |
| 2.2.3 用户应用层功能需求 | 第18页 |
| 2.3 环境因子的选择及其对植物生长的重要性 | 第18-20页 |
| 2.3.1 空气温度和湿度 | 第18-19页 |
| 2.3.2 土壤温度和水分含量 | 第19页 |
| 2.3.3 光照强度和CO2浓度 | 第19-20页 |
| 2.4 设计原则与目标 | 第20页 |
| 2.4.1 设计原则 | 第20页 |
| 2.4.2 设计目标 | 第20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 系统的硬件设计 | 第21-36页 |
| 3.1 系统硬件总体设计 | 第21-22页 |
| 3.2 系统工作流程设计 | 第22-23页 |
| 3.2.1 系统工作流程 | 第22页 |
| 3.2.2 采集层主从机工作流程 | 第22-23页 |
| 3.3 数据采集层的设计与实现 | 第23-30页 |
| 3.3.1 控制芯片的选择 | 第23-24页 |
| 3.3.2 传感器的介绍 | 第24-26页 |
| 3.3.3 控制器硬件电路设计 | 第26-28页 |
| 3.3.4 控制器PCB设计 | 第28-30页 |
| 3.3.5 控制机构设计 | 第30页 |
| 3.4 数据传输层的设计与实现 | 第30-33页 |
| 3.4.1 无线传输设备 | 第30-31页 |
| 3.4.2 系统数据传输格式 | 第31-33页 |
| 3.5 测试点高度自调节装置 | 第33-34页 |
| 3.6 监测系统的测试与应用 | 第34-35页 |
| 3.7 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 监控平台软件设计 | 第36-48页 |
| 4.1 MongoDB数据库 | 第36页 |
| 4.2 总体设计 | 第36-37页 |
| 4.3 数据库设计 | 第37-43页 |
| 4.3.1 数据库功能模块 | 第38-40页 |
| 4.3.2 E-R数据模型 | 第40-41页 |
| 4.3.3 数据库关系表 | 第41-43页 |
| 4.4 远程监控界面 | 第43-47页 |
| 4.4.1 用户注册及登录界面 | 第43-44页 |
| 4.4.2 传感器信息录入与查询界面 | 第44页 |
| 4.4.3 环境参数监测查询界面 | 第44-46页 |
| 4.4.4 命令控制管理界面 | 第46-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 温室大棚温度预测算法 | 第48-58页 |
| 5.1 温度预测算法原理概述 | 第48-51页 |
| 5.1.1 主成分分析(PCA) | 第48-49页 |
| 5.1.2 最小二乘支持向量机(LSSVM) | 第49-50页 |
| 5.1.3 粒子群算法(PSO) | 第50-51页 |
| 5.2 温度预测模型的构建 | 第51-53页 |
| 5.3 PCA_PSO_LSSVM温度预测算法的验证 | 第53-57页 |
| 5.3.1 数据的采集 | 第53-54页 |
| 5.3.2 影响温度变化的关键因子筛选 | 第54-55页 |
| 5.3.3 温度预测模型的结果与讨论 | 第55-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-59页 |
| 6.1 全文总结 | 第58页 |
| 6.2 展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |