基于安卓的空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)
發(fā)布時(shí)間:2021-06-17 16:33
目前,空氣質(zhì)量問(wèn)題已成為我國(guó)面臨的重點(diǎn)問(wèn)題之一,常規(guī)的天氣預(yù)報(bào)具有查詢不方便、數(shù)據(jù)不全面、顯示不形象等缺點(diǎn),已經(jīng)跟不上時(shí)代發(fā)展的步伐,也不能滿足現(xiàn)在用戶的需求。因此,開(kāi)發(fā)一個(gè)查詢快速方便、數(shù)據(jù)全面、顯示形象的空氣質(zhì)量系統(tǒng)具有重要意義。本課題主要研究空氣質(zhì)量查詢和空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)的內(nèi)容。解決了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在多種空氣污染物上同時(shí)預(yù)測(cè)的問(wèn)題。實(shí)現(xiàn)了一周的天氣狀況查詢、用戶定位位置空氣質(zhì)量查詢、空氣質(zhì)量歷史統(tǒng)計(jì)、監(jiān)測(cè)站點(diǎn)空氣質(zhì)量未來(lái)兩天預(yù)測(cè)、監(jiān)測(cè)站點(diǎn)之外空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)、用戶出行預(yù)計(jì)吸入PM2.5的量以及實(shí)時(shí)圖像分享的功能。其中對(duì)于監(jiān)測(cè)站點(diǎn)之外的空氣質(zhì)量預(yù)測(cè),本文將監(jiān)測(cè)站點(diǎn)之外的區(qū)域劃分成網(wǎng)格,然后根據(jù)每個(gè)網(wǎng)格的空氣質(zhì)量數(shù)值賦予相應(yīng)的顏色,進(jìn)行熱力圖的查看。本文結(jié)合國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀和用戶需求確定了本系統(tǒng)的需求,在總體設(shè)計(jì)階段詳細(xì)介紹了系統(tǒng)的總體功能,將系統(tǒng)分為站點(diǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)模塊、點(diǎn)位空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)模塊、網(wǎng)格空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)模塊、站點(diǎn)歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)模塊、站點(diǎn)空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)模塊、用戶足跡記錄模塊和時(shí)景圖片共享模塊這七大模塊。在詳細(xì)設(shè)計(jì)階段給出了表的詳細(xì)設(shè)計(jì)和核心類的設(shè)計(jì),其中對(duì)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了著重研究,從原始數(shù)據(jù)的...
【文章來(lái)源】:哈爾濱理工大學(xué)黑龍江省
【文章頁(yè)數(shù)】:87 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
Android系統(tǒng)架構(gòu)圖
圖 3-1 需求調(diào)研流程圖開(kāi)發(fā)環(huán)境開(kāi)發(fā)環(huán)境包括硬件環(huán)境和軟件環(huán)境,具體配置如下:環(huán)境 計(jì)算機(jī)的CPU為Intel(R) Core(TM) i5 2.67GHz,應(yīng)不少于4G;環(huán)境 軟件運(yùn)行的操作系統(tǒng)為Windows10,系統(tǒng)為64位JDK Version 1.8+Android SDK 4.4.2,分辨率為1366×7庫(kù),開(kāi)發(fā)工具為Eclipse+ADT插件,建模工具為Microso端軟件運(yùn)行環(huán)境 Android操作系統(tǒng)。的性能要求性 系統(tǒng)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)處理上要保證數(shù)據(jù)的正確率是不同數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換,需要盡可能保證其精度在規(guī)定
哈爾濱理工大學(xué)工程碩士學(xué)位論文(1)點(diǎn)預(yù)測(cè):通過(guò)已知的各個(gè)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)用戶位置的空氣質(zhì)量;(2)區(qū)域預(yù)測(cè):通過(guò)已知的各個(gè)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的空氣質(zhì)量來(lái)預(yù)測(cè)用戶劃定區(qū)域的空氣質(zhì)量,當(dāng)用戶選中區(qū)域時(shí)按照預(yù)測(cè)的值將對(duì)應(yīng)的顏色顯示到頁(yè)面上;(3)全圖預(yù)測(cè):通過(guò)已知的各個(gè)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的空氣質(zhì)量來(lái)預(yù)測(cè)城市的空氣質(zhì)量,當(dāng)用戶選中此功能時(shí),按照預(yù)測(cè)的值將對(duì)應(yīng)的顏色顯示到頁(yè)面上。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于隨機(jī)森林和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)研究[J]. 林開(kāi)春,邵峰晶. 青島大學(xué)學(xué)報(bào)(工程技術(shù)版). 2018(02)
[2]深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行化研究綜述[J]. 朱虎明,李佩,焦李成,楊淑媛,侯彪. 計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2018(08)
[3]基于遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)模型研究[J]. 牛玉霞. 軟件. 2017(12)
[4]深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展及其在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的應(yīng)用[J]. 張順,龔怡宏,王進(jìn)軍. 計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2019(03)
[5]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)七十年:回顧與展望[J]. 焦李成,楊淑媛,劉芳,王士剛,馮志璽. 計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2016(08)
[6]基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的霧霾天氣預(yù)測(cè)研究[J]. 艾洪福,石瑩. 計(jì)算機(jī)仿真. 2015(01)
[7]基于增量式GHSOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的入侵檢測(cè)研究[J]. 楊雅輝,黃海珍,沈晴霓,吳中海,張英. 計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2014(05)
[8]基于GAB和模糊BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)[J]. 李翔. 華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2013(S1)
[9]基于動(dòng)態(tài)粒度小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)[J]. 汪小寒,張燕平,趙姝,張鈴. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2013(06)
[10]大氣環(huán)境中PM2.5的研究進(jìn)展與展望[J]. 楊洪斌,鄒旭東,汪宏宇,劉玉徹. 氣象與環(huán)境學(xué)報(bào). 2012(03)
碩士論文
[1]一種空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)模型的研究[D]. 高宇航.南京郵電大學(xué) 2017
[2]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)及可視化的實(shí)現(xiàn)[D]. 薛士瓊.天津大學(xué) 2016
[3]基于遺傳優(yōu)化和貝葉斯正規(guī)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)研究[D]. 辛若波.山東大學(xué) 2013
本文編號(hào):3235543
【文章來(lái)源】:哈爾濱理工大學(xué)黑龍江省
【文章頁(yè)數(shù)】:87 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
Android系統(tǒng)架構(gòu)圖
圖 3-1 需求調(diào)研流程圖開(kāi)發(fā)環(huán)境開(kāi)發(fā)環(huán)境包括硬件環(huán)境和軟件環(huán)境,具體配置如下:環(huán)境 計(jì)算機(jī)的CPU為Intel(R) Core(TM) i5 2.67GHz,應(yīng)不少于4G;環(huán)境 軟件運(yùn)行的操作系統(tǒng)為Windows10,系統(tǒng)為64位JDK Version 1.8+Android SDK 4.4.2,分辨率為1366×7庫(kù),開(kāi)發(fā)工具為Eclipse+ADT插件,建模工具為Microso端軟件運(yùn)行環(huán)境 Android操作系統(tǒng)。的性能要求性 系統(tǒng)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)處理上要保證數(shù)據(jù)的正確率是不同數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換,需要盡可能保證其精度在規(guī)定
哈爾濱理工大學(xué)工程碩士學(xué)位論文(1)點(diǎn)預(yù)測(cè):通過(guò)已知的各個(gè)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)用戶位置的空氣質(zhì)量;(2)區(qū)域預(yù)測(cè):通過(guò)已知的各個(gè)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的空氣質(zhì)量來(lái)預(yù)測(cè)用戶劃定區(qū)域的空氣質(zhì)量,當(dāng)用戶選中區(qū)域時(shí)按照預(yù)測(cè)的值將對(duì)應(yīng)的顏色顯示到頁(yè)面上;(3)全圖預(yù)測(cè):通過(guò)已知的各個(gè)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的空氣質(zhì)量來(lái)預(yù)測(cè)城市的空氣質(zhì)量,當(dāng)用戶選中此功能時(shí),按照預(yù)測(cè)的值將對(duì)應(yīng)的顏色顯示到頁(yè)面上。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于隨機(jī)森林和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)研究[J]. 林開(kāi)春,邵峰晶. 青島大學(xué)學(xué)報(bào)(工程技術(shù)版). 2018(02)
[2]深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行化研究綜述[J]. 朱虎明,李佩,焦李成,楊淑媛,侯彪. 計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2018(08)
[3]基于遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)模型研究[J]. 牛玉霞. 軟件. 2017(12)
[4]深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展及其在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的應(yīng)用[J]. 張順,龔怡宏,王進(jìn)軍. 計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2019(03)
[5]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)七十年:回顧與展望[J]. 焦李成,楊淑媛,劉芳,王士剛,馮志璽. 計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2016(08)
[6]基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的霧霾天氣預(yù)測(cè)研究[J]. 艾洪福,石瑩. 計(jì)算機(jī)仿真. 2015(01)
[7]基于增量式GHSOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的入侵檢測(cè)研究[J]. 楊雅輝,黃海珍,沈晴霓,吳中海,張英. 計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2014(05)
[8]基于GAB和模糊BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)[J]. 李翔. 華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2013(S1)
[9]基于動(dòng)態(tài)粒度小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)[J]. 汪小寒,張燕平,趙姝,張鈴. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2013(06)
[10]大氣環(huán)境中PM2.5的研究進(jìn)展與展望[J]. 楊洪斌,鄒旭東,汪宏宇,劉玉徹. 氣象與環(huán)境學(xué)報(bào). 2012(03)
碩士論文
[1]一種空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)模型的研究[D]. 高宇航.南京郵電大學(xué) 2017
[2]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)及可視化的實(shí)現(xiàn)[D]. 薛士瓊.天津大學(xué) 2016
[3]基于遺傳優(yōu)化和貝葉斯正規(guī)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)研究[D]. 辛若波.山東大學(xué) 2013
本文編號(hào):3235543
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