本文關(guān)鍵詞：糧情測控系統(tǒng)Web端設(shè)計與糧情預(yù)警方法的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：無論在什么時代,糧食都直接關(guān)系到了國家經(jīng)濟的發(fā)展和社會的穩(wěn)定,而且我國是一個人口大國,糧食作為物質(zhì)基礎(chǔ)中最重要的一個環(huán)節(jié)更有著舉足輕重的作用。為了保證民生,國家都會維持一定量的糧食儲量,而每年因為存儲不當(dāng)造成的損耗不容小覷。早些時候,減少損耗主要還是從儲量倉庫的建設(shè)入手,而到了如今,科學(xué)的糧情測控系統(tǒng)已成為減少損耗的新的方向。為了改進已有的糧情測控系統(tǒng)的缺陷,項目團隊已經(jīng)初步設(shè)計了一個基于云服務(wù)器的智能糧情系統(tǒng),該系統(tǒng)實現(xiàn)了糧情的異地檢測,其中的云服務(wù)器能夠提供多種客戶端同時登錄,實現(xiàn)了多平臺測控的功能。但是隨著該系統(tǒng)的測試使用,暴露了越來越多的問題,如用戶信息混亂、功能不夠豐富、不能提前示警。針對這些不足本文做了如下的設(shè)計。(1)考慮到多種類型的客戶端接入,本文設(shè)計了一個基于云服務(wù)器的用戶配置工具。該配置工具使用的是ASP.NET技術(shù),采用了目前流行的標準三層架構(gòu)(表示層、邏輯業(yè)務(wù)層、數(shù)據(jù)層),使用的數(shù)據(jù)庫是SQL Server2005。該配置工具能夠統(tǒng)一管理整個糧情測控系統(tǒng)的配置信息,包括用戶信息、倉庫信息等。并將這些數(shù)據(jù)統(tǒng)一存入云服務(wù)器中,具有管理方便、調(diào)用效率高、易修改的特點。(2)對于糧情測控系統(tǒng)功能方面的不足,論文主要做了糧情測控系統(tǒng)Web端功能的設(shè)計工作。本文的設(shè)計主要是基于前端技術(shù)和后臺技術(shù)相結(jié)合的方法,使得糧情數(shù)據(jù)能在服務(wù)器與瀏覽器之間實時傳遞。所有的糧情數(shù)據(jù)都存儲于云服務(wù)器中。為保障Web服務(wù)器與云服務(wù)器之間的高效準確的傳輸,采用protocol buffer消息格式來定義傳輸?shù)臄?shù)據(jù)。為了使系統(tǒng)更加人性化,本文設(shè)計了糧情檢測、定時檢測與自動通風(fēng)功能。(3)針對現(xiàn)有的系統(tǒng)在糧情智能分析上的欠缺,將遺傳算法融入了糧情預(yù)警機制。該方法動態(tài)的選取當(dāng)前時刻之前等間隔時刻的糧情值,將數(shù)據(jù)通過一定方式的處理后采用遺傳算法得到模擬的預(yù)測曲線,通過曲線可以得到下一時刻的糧情預(yù)估值。根據(jù)預(yù)估值和事先設(shè)置的報警值可以達到糧情預(yù)警的目的。本文設(shè)計的糧情測控系統(tǒng)在測試階段運行良好,糧情配置工具和Web客戶端投入使用后也得到了用戶的認可�；谶z傳算法的糧情預(yù)警方法在仿真中也符合設(shè)計指標,證明了其可行性。
【關(guān)鍵詞】：糧情測控 用戶配置 Web客戶端 遺傳算法 糧情預(yù)警
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP273;TP393.09
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 研究的背景和意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 論文工作與論文結(jié)構(gòu)安排12-14
• 第二章 基于SQL Server的用戶配置工具14-27
• 2.1 用戶配置工具需求分析14
• 2.2 SQL Server14-15
• 2.3 用戶配置工具開發(fā)技術(shù)與架構(gòu)15-19
• 2.3.1 ASP.NET技術(shù)15-16
• 2.3.2 ADO.NET技術(shù)16-17
• 2.3.3 三層架構(gòu)17-19
• 2.4 用戶配置工具的設(shè)計與實現(xiàn)19-25
• 2.4.1 配置工具功能設(shè)計19-21
• 2.4.2 配置工具功能實現(xiàn)21-25
• 2.5 本章小結(jié)25-27
• 第三章 糧情測控系統(tǒng)Web端設(shè)計與實現(xiàn)27-45
• 3.1 糧情測控系統(tǒng)的功能需求分析27
• 3.2 基于云平臺的糧情測控系統(tǒng)Web端開發(fā)架構(gòu)27-30
• 3.2.1 糧情測控系統(tǒng)總體架構(gòu)27-29
• 3.2.2 糧情測控系統(tǒng)Web端設(shè)計方案29-30
• 3.3 基于云平臺的糧情測控系統(tǒng)Web端開發(fā)技術(shù)30-33
• 3.3.1 前端開發(fā)技術(shù)30
• 3.3.2 后端開發(fā)技術(shù)30-31
• 3.3.3 數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)31-33
• 3.4 基于云平臺的糧情測控系統(tǒng)Web端功能設(shè)計與實現(xiàn)33-43
• 3.4.1 檢測模塊33-38
• 3.4.2 定時模塊38-40
• 3.4.3 通風(fēng)模塊40-43
• 3.5 本章小結(jié)43-45
• 第四章 基于遺傳算法的糧情預(yù)警45-54
• 4.1 遺傳算法簡介45-46
• 4.2 糧情測控系統(tǒng)溫度預(yù)測方法46-49
• 4.2.1 溫度數(shù)據(jù)的預(yù)處理46
• 4.2.2 適應(yīng)度函數(shù)46-47
• 4.2.3 種群的編碼和初始化47
• 4.2.4 遺傳操作47-48
• 4.2.5 預(yù)測結(jié)果48-49
• 4.3 糧情測控系統(tǒng)中溫度預(yù)測的實現(xiàn)49-53
• 4.3.1 數(shù)據(jù)選取及參數(shù)設(shè)置49-50
• 4.3.2 預(yù)測實現(xiàn)過程50-51
• 4.3.3 預(yù)測結(jié)果分析51-53
• 4.4 本章小結(jié)53-54
• 第五章 結(jié)束語54-56
• 5.1 總結(jié)54
• 5.2 展望54-56
• 參考文獻56-59
• 致謝59

【參考文獻】

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本文編號：375561