發(fā)布時間：2021-02-06 02:33

　　為保障云南鮮切花產業(yè)健康、可持續(xù)的發(fā)展,增強從業(yè)人員的收入,壯大鮮切花生產、銷售企業(yè)的實力,確保亞洲最大鮮切花生產、拍賣基地的實力,通過對鮮切花產業(yè)平臺建設的需求進行詳細分析,擬使用多種不同的智能算法建立鮮切花病蟲害預測模型、鮮切花價格預測模型、鮮切花價格預警系統(tǒng)以及鮮切花產量預測模型,將建立的模型群搭建于鮮切花產業(yè)平臺上,構建基于智能算法群的鮮切花產業(yè)平臺,提出云南省鮮切花產業(yè)發(fā)展的第一期、第二期和遠景構建目標,充分發(fā)揮大數據技術、智能算法、管理信息系統(tǒng)學在農業(yè)領域中作用,為多學科結合構建智能平臺提供參考依據。 

【文章來源】：北方園藝. 2019,(04)北大核心

【文章頁數】：5 頁

【文章目錄】：
1 鮮切花產業(yè)平臺建設的需求
    1.1 平臺建設的條件
    1.2 智能平臺建設的需求
2 基于智能模型的鮮切花平臺建設目標
    2.1 第一期目標
        2.1.1 智能模型構建
        2.1.2 核心智能模型構建
    2.2 第二期目標-鮮切花病蟲害智能平臺的設計
    2.3 遠景目標
        2.3.1 平臺公共服務及商業(yè)服務模式
        2.3.2 1+1大于2的效果
        2.3.3 鮮切花產業(yè)的發(fā)展壯大
3 結論


【參考文獻】：
期刊論文
[1]農業(yè)大數據環(huán)境下的鮮切花行情監(jiān)測系統(tǒng)設計[J]. 錢曄,孫吉紅,孫媛媛,彭琳,張劍波,韋翌.  安徽農業(yè)科學. 2018(15)
[2]基于智能算法的月季鮮切花病蟲害預測模型的探究[J]. 錢曄,孫吉紅,彭琳,李文峰,汪惜今,陸國泉.  計算機技術與發(fā)展. 2017(12)
[3]云南鮮切花產量連續(xù)23年全國第一 總產值463.7億元[J]. 王淑娟.  云南農業(yè). 2017(05)
[4]基于廣義回歸神經網絡的蔬菜市場日價格預測[J]. 陳芳,樓文高.  浙江農業(yè)學報. 2015(07)
[5]基于動態(tài)混沌神經網絡的預測研究——以馬鈴薯時間序列價格為例[J]. 李哲敏,許世衛(wèi),崔利國,張建華.  系統(tǒng)工程理論與實踐. 2015(08)
[6]基于智能算法的價格預測模型探究[J]. 孫吉紅,張麗蓮,武爾維,郜魯濤,彭琳,錢曄.  計算機技術與發(fā)展. 2014(11)
[7]基于改進BP神經算法的農產品價格預測模型的構建與實現[J]. 魏明樺,鄭金貴.  唐山師范學院學報. 2014(02)
[8]基于嵌入式Web服務器的遠程溫室監(jiān)控系統(tǒng)設計[J]. 鄭強,彭琳,鄒秋霞,郜魯濤.  農機化研究. 2013(11)
[9]農產品市場價格預測方法探析[J]. 任偉宏.  中國農學通報. 2011(26)
[10]作物模型資源構造平臺（CMRCP）的構建研究[J]. 姜海燕,朱艷,徐煥良,湯亮,花登峰,曹衛(wèi)星.  農業(yè)工程學報. 2008(02)

碩士論文
[1]基于GRNN神經網絡的農作物蟲害量預測系統(tǒng)設計[D]. 金帥軍.內蒙古工業(yè)大學 2013



本文編號：3020003