基于LoRa的猪舍环境测控系统及氨气预测模型研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状与分析 | 第10-14页 |
| 1.2.1 生猪养殖环境监测系统研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 无线通信技术发展现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 环境预测预警研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 课题研究内容和组织结构 | 第14-15页 |
| 1.3.1 课题研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 论文组织结构 | 第15页 |
| 1.4 本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 系统通信关键技术和预测模型理论基础 | 第16-21页 |
| 2.1 LORA无线通信技术 | 第16-19页 |
| 2.1.1 几种无线通信方式比较 | 第16页 |
| 2.1.2 LoRa技术概述 | 第16-17页 |
| 2.1.3 LoRa扩频调制的技术特点 | 第17-19页 |
| 2.2 灰色系统和神经网络理论分析 | 第19-20页 |
| 2.2.1 灰色系统理论分析 | 第19页 |
| 2.2.2 神经网络理论分析 | 第19-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 猪舍环境监控系统总体结构与硬件设计 | 第21-31页 |
| 3.1 猪舍环境监控系统总体结构设计 | 第21-22页 |
| 3.2 终端采集控制模块及其电路设计 | 第22-26页 |
| 3.2.1 采集和控制机构串行接口设计 | 第23-24页 |
| 3.2.2 SX1278性能与结构 | 第24页 |
| 3.2.3 发射电路与接收电路设计 | 第24-25页 |
| 3.2.4 模拟开关电路设计 | 第25-26页 |
| 3.3 汇聚节点电路设计 | 第26-29页 |
| 3.3.1 STM32F103处理器 | 第27页 |
| 3.3.2 电源部分电路设计 | 第27-28页 |
| 3.3.3 GPRS模块配置 | 第28-29页 |
| 3.3.4 调试下载接口 | 第29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第四章 基于灰色神经网络的氨气实时预测模型 | 第31-45页 |
| 4.1 灰色神经网络预测模型原理 | 第31-32页 |
| 4.2 基于灰色神经网络的预测模型建立 | 第32-36页 |
| 4.2.1 灰色模型GM(1,1)建立过程 | 第32-34页 |
| 4.2.2 结构优化与BP神经网络设置 | 第34-35页 |
| 4.2.3 数据预处理 | 第35-36页 |
| 4.3 模型预测验证与实验分析 | 第36-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 猪舍环境监控系统软件设计 | 第45-65页 |
| 5.1 下位机软件设计 | 第45-51页 |
| 5.1.1 通信协议设计 | 第46-47页 |
| 5.1.2 终端采集控制节点程序设计 | 第47-50页 |
| 5.1.3 集中器汇聚节点程序设计 | 第50-51页 |
| 5.2 服务器软件设计 | 第51-61页 |
| 5.2.1 通信方式 | 第51-55页 |
| 5.2.2 服务器监控软件设计 | 第55-59页 |
| 5.2.3 预测模块程序设计 | 第59-61页 |
| 5.2.4 数据库设计 | 第61页 |
| 5.3 安卓客户端设计 | 第61-64页 |
| 5.3.1 Android客户端界面设计 | 第61-62页 |
| 5.3.2 客户端主流程设计 | 第62-63页 |
| 5.3.3 数据处理与存取设计 | 第63-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 系统实验与分析 | 第65-74页 |
| 6.1 系统实验设计 | 第65-67页 |
| 6.2 数据传输准确率测试 | 第67-68页 |
| 6.3 LORA无线传输模块性能测试 | 第68-69页 |
| 6.4 猪舍氨气数据调控分析 | 第69-71页 |
| 6.5 预测模块结果测试 | 第71-72页 |
| 6.6 本章小结 | 第72-74页 |
| 第七章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 7.1 论文总结 | 第74-75页 |
| 7.2 论文展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文情况 | 第81页 |
