农业信息服务云平台架构初探

分析了目前农业信息服务存在的问题,介绍了云计算的概念与特征,探讨了云计算应用于农业信息服务的可行性,初步构建了农业信息服务云平台。平台主要框架由基础设施层、资源层、服务层和应用层组成,并阐述了各层次的基本功能,以加强云计算在农业信息服务中的应用,为农业信息服务模式创新提供更好的理论和技术支撑。     

基于移动云计算技术的农用天气预报服务平台研发 ——以宁夏酿酒葡萄农事活动预报为例

传统TCP/IP 协议的FTP 文件传输方式和服务产品一次性制作、统一分发的服务方式已无法满足现有服务针对性、多样性、高时效性的要求。为减少冗余农用天气预报服务产品的产生，提高运算效率及服务针对性，本研究以宁夏酿酒葡萄为例，采用移动互联网与云计算技术，研发了基于用户地理位置及关注农事活动的宁夏农用天气预报云服务平台，实现了在线实时制作并发布服务产品。平台主要由资料加工软件、产品云制作软件、农气服务APP三部分组成。通过将气象业务网内的基础数据及必要的中间数据上传至云服务器数据库，利用资料获取、指标比较、预报制作等子程序，通过已建立云服务网站API接口方式，获取相关农用天气预报。其次，还可利用开发的APP获取具有很强专业性、时效性和针对性的、基于用户地理位置的农用天气预报产品。平台有力提升了宁夏农用天气预报业务的客观化、自动化水平及业务产品质量，可为国内农用天气预报技术向专业化和精细化发展提供参考。     

云计算环境下新型服务模式初探

云计算时代的到来给图书馆界带来了前所未有的挑战。论述了云计算在图书馆的应用、云图书馆员的新型服务模式,讨论了计算云环境下对图书馆员的要求。     

北方设施农业气象灾害监测预警智能服务系统设计与实现

该文针对设施农业种养殖企业用户的设施农业气象灾害直通式服务需求,运用云计算、物联网、移动互联网等信息化技术,基于JavaEE技术框架、SOA(service oriented architecture)云服务技术,通过多重因素关联规则学习方法,构建基于互联网气象数据、设施农业小气候环境数据及作物生育期等多重因素的设施农业气象灾害预警和生产管理专家知识规则,依托气象部门一体化智能网格气象预报预警平台和未来3~7 d的精细化气象要素预报,开发基于互联网数据挖掘和专家知识决策技术的设施农业气象灾害监测预警及智能决策推送服务系统,对寒潮、大风、低温寡照、暴雪等北方主要设施农业气象灾害进行早期预警提醒,系统于2017年秋冬季在天津津南区部分农业园区推广应用,基于移动互联网通过智能手机APP对5次强冷空气过程提前3~5 d自动研判并实时推送设施农业生产管理决策和防灾减灾提醒建议,便于生产管理者及时关注天气变化和提前采取生产管理措施,避免重大灾害损失,探索应用互联网、云技术、大数据挖掘等信息手段开展气象灾害早期预警,为研究满足设施农业互动式、个性化、智能化和专业化气象信息服务和推动农业现代化和现代农业发展提供借鉴。     

中国农业信息化技术发展现状及存在的问题

围绕农业传感器技术、精细农作技术、农业机器人技术、农业物联网技术和农业信息服务技术五大方面,对农业信息化前沿技术的发展态势进行了分析,同时探讨了中国农业信息化前沿技术发展存在的问题并提出了相应的建议。研究表明,农业传感器技术是农业信息获取与信息化的基础,精细农作技术代表了当今农业装备的先进水平,农业机器人技术是未来农业智能装备的重要方向,农业物联网技术是农业监管与质量监控的有效手段,农业信息服务技术则愈来愈聚焦农业信息服务中的云存储、云计算、云服务和移动互联的关键技术问题。     

基于物联网云平台的柑橘智慧服务系统设计与功能实现

物联网云平台是物联网产业链中至关重要的环节。柑橘产业是助推重庆市精准脱贫和实施乡村振兴行动的重要支柱产业,但目前生产上以传统种植模式居多。为了提高柑橘种植管理水平、优化生产环节和延伸产业链,以基于物联网云平台为技术手段,以柑橘种植技术指导为切入点,构建基于物联网云平台的柑橘种植生产服务与质量管理系统,实现柑橘种植智能决策、病虫害防控和技术产业链生产辅助等智慧服务功能。     

贵州农经云数据管理平台设计研究

随着农业信息化快速发展,贵州省建立了农经云平台,为更好地对其进行管理,在充分分析贵州农经云数据管理平台需求的基础上,以实现贵州农经云大数据的聚、通、用为目标,应用大数据思维和产品化思路,聚焦贵州农经云数据管理平台建设中涉及的功能架构、应用架构、数据架构、数据标准等进行了详细设计,为贵州农经云数据管理平台建设提供支撑。     

云计算在农业信息化中的应用前景分析

云计算是未来发展的趋势,为探讨云计算技术在农业信息化中的理论基础和技术支持,文章对云计算技术的概念、主要服务形式、当前发展状态,以及计算平台等进行概述,并分析了云计算在农业信息化中的初步应用前景。     

一种新的池塘溶解氧预测模型

池塘溶解氧的精确预测一直是池塘人工养殖生产中的瓶颈问题。该文建立了基于神经网络的池塘溶解氧智能预测模型，并对预测模型进行了验证，其预测结果与实测数据拟合良好。     

云计算在农业领域的应用研究

在国内外云计算研究和开发的热潮中,将云计算应用到农业领域是迫切需要解决的问题。在全面了解云计算概念的基础上,分析了云计算的发展现状及云计算平台,将云计算在农业领域的基础运用赋予实践,阐述了辽宁省农科院信息中心搭设的私有云计算试验平台。     

改进支持向量机的股票价格预测研究

为了提高股票价格预测精度,提出一种改进支持向量机的股票价格预测模型。该模型利用粒子群算法的全局寻优能力对支持向量机参数进行优化,以提高股票价格的预测精度,采用具体股票价格数据对模型性能进行测试。结果表明,改进支持向量机能够对股票价变化趋势进行预测,是一种有效、高精度的股票价格预测模型。     

农产品安全追溯系统的云计算技术性能提升设计

农业生产及环境的信息采集是农业信息系统的重要环节,无线传感器网络以它的低成本、无线传输等优势广泛应用于农产品安全追溯的信息采集中。由于无线传感器网络长年不间断信息采集的积累,数据库的大信息量及网站用户高访问量将对网站服务器造成高负载的压力,这将导致网站的响应速度大大降低。采用高存储、高负载处理性能云计算计算技术,能提高网站访问的响应速度,提高网站的访问性能。该文设计了基于私有云的农产品安全追溯网站,研究了Hill-Climbing搜索算法优化云平台配置及MapReduce对大数据的并行计算,提高了私有云上的农产品安全追溯系统的性能。通过将网站系统迁移至私有云的前后的比较试验,说明将网站系统迁移至私有云后各方面性能得到较大提升,网站访问响应速度提高了33%。     

基于软构件模型的农业智能系统平台

详细分析了农业智能系统平台的软构件构造流程，提出了一种面向构件设计的自适应软总线模型，依据模型可以进行系统功能构件的组装和组装推导。建立了一个可扩展、可裁减的公共构件底层框架，该框架对构件的接口、约束和交互协议进行了描述，并通过XML格式提供构件扩展机制。在框架研究基础上，开发了一个构件化农业智能系统平台，为农业信息技术人员提供了统一规范、方便快捷的二次开发环境，可显著提高农业智能系统的开发质量，并缩短系统开发周期。     

农业云视频平台虚拟机负荷预测半监督偏最小二乘法模型

为了优化基础设施资源的效率,农业云视频平台虚拟机布局算法需要了解虚拟机当前和未来的资源工作效率,尽可能准确地预知下一步工作,如服务部署,虚拟机的部署、迁移或停止.然而,通常在预测中使用的样本非常小,可用于分析的数据有限.因此,该文研究设计了一个考虑时间因素,基于小数据集学习的滑动窗口模型.此外,鉴于现有的预测算法仍然有很大的改进误差率的空间,该文中采用基于滑动窗口与最小二乘法和半监督学习的数学方法相结合,提出了一种半监督偏最小二乘法(semi-supervised partial least squares,SS-PLS)的方法来计算上述预测.该文中,分析了在虚拟机使用SS-PLS负荷预测的可行性和优势.试验结果表明,基于滑动窗口模型结合SS-PLS,使得预测精度有了显着的改善,即均方根误差为1.77786,平均绝对误差是1.3312,平均绝对误差百分比为0.23836,三者的增量分别5.47%、6.37%、6.12%.该研究可为云平台中虚拟机资源管理和优化提供一种参考方法.     

基于时间序列GA-SVR的水产品价格预测模型及验证

水产品价格的准确预测有助于合理规划水产养殖,正确引导水产行业的发展。根据水产品价格序列的非线性、非平稳和周期性特点,提出了一种基于时间序列遗传优化(genetic algorithm,GA)支持向量回归(support vector regression,SVR)的水产品价格预测模型。该模型首先通过时间序列分析方法对价格序列进行平稳性检验和确定相关阶数,得到训练数据集;再利用遗传算法对支持向量回归模型的参数组合进行寻优,使用优化后的参数建立支持向量回归模型,然后使用模型进行预测。分别选取桂鱼、基围虾、梭子蟹的价格数据对模型进行验证,选取2011-2014年的数据作为训练集,对2015年价格进行预测,结果表明:桂鱼、基围虾、梭子蟹的平均绝对误差分别为6.70%、7.82%、14.76%,均方根误差分别为5.853 1、23.701 1、13.858 0,且优于基于时间序列的SVR模型及BPANN模型的预测结果,可以为水产品价格的预测提供依据。     

Yield and Price Forecasting for Stochastic Crop Decision Planning

The primary objective of this paper is to develop yield and price forecasting models employed in informed crop decision planning—a key aspect of effective farm management. For yearly yield prediction, we introduce a weather-based regression model with time-dependent varying coefficients. In order to allow for within-year climate variations, we predict yearly crop yield using weekly temperature and rainfall summaries resulting in a large number of correlated predictors. To overcome this difficulty, we reduce the space of predictors to a small number of uncorrelated predictors using Functional Principal Component Analysis (FPCA). For detailed price forecasting, we develop a futures-based model for long-range cash price prediction. In this model, the cash price is predicted as a sum of the nearby settlement futures price and the predicted commodity basis. We predict the one-year commodity basis as a mixture of historical basis data using a functional model-based approach. In both forecasting models, we estimate approximate prediction confidence intervals that are further integrated in a decision planning model. We applied our methods to corn yield and price forecasting for Hancock County in Illinois. Our forecasting results are more accurate in comparison to predictions based on existing methods. The methods introduced in this paper generally apply to other locations in the US and other crop types. The supplemental materials for this article are available online.     

基于Leap Motion的虚拟农作物人机交互系统设计

传统的虚拟植物人机交互系统一般运行在特定的操作系统或者移动平台上,而交互方式多是通过鼠标键盘进行人机交互,需要用户输入较为繁琐的参数和命令,导致系统用户缺乏良好的交互体验。针对上述情况,该本文基于云计算和体感交互技术,设计开发了虚拟农作物体感交互系统。系统先在云端计算生成虚拟农作物的三维模型,并将这些模型保存在云端。随后,由系统前端的Leap Motion体感控制器采集用户手部信息数据,通过本地计算机对数据进行处理,识别出各种各样的手势,再与浏览器上Web GL绘制成的虚拟植物进行实时交互,从而实现植物的平移、旋转、生长、形态变化以及三维模型的更新等操作。详细介绍了Leap Motion手势识别的基本原理,虚拟农作物体感交互系统的总体框架,农作物的测量和虚拟模型的生成,数据交互协议的设计原理,Web GL图形绘制以及单双手手势交互库的建立等关键技术。该系统已经由Web GL编程实现,试验结果表明,使用该文研发的系统,用户在浏览器上可以通过不同的手势对虚拟作物模型的形态和生长进行实时调控,具有良好的交互体验。该系统的建立,可为国内外同类研究提供技术上的参考。     

基于WebGIS的农作物病虫害预警系统

为适应农作物病虫资料信息化、网络化、规范化的要求，及各级植保技术人员日常工作的需要，应用开源免费的设计软件PHP＋Apache＋MapServer＋MySQL，构建一套基于WebGIS的病虫数据库及自动预警系统（WPDAWS）。该系统采用开放式的设计模式，为各级用户（省、市、县）提供一个强大的数据管理平台。通过树型动态菜单和在线数据表设计系统，用户可根据需要自行按规范化标准建立和管理自己的病虫数据库（表）；应用WebGIS，系统可对大尺度、宏观的虫情数据进行分析和判断；系统可对用户的田间原始数据进行自动处理，对各种病虫进行短期预警；系统集成了数理统计分析模块，协助用户建立中长期预测模型。系统操作简单方便，应用性强，适用面广，对于加强农作物病虫害信息网络化管理和宏观科学决策具很高的应用价值。     

农业气象大数据共享平台设计与实现

为了适应现代农业气象业务发展,增强海量数据快速处理、多源数据融合智能分析、数据挖掘等数据分析能力,实现农业气象数据和产品在全国范围内的共享,国家气象中心采用开源框架,分布式（Hadoop）大数据技术和Web架构,融合现代农业气象业务技术,构建B/S（Browser/Server即浏览器/服务器）模式的农业气象大数据共享平台,实现多源农业气象数据分布式存储与管理,同时提供网络端数据和业务产品可视化展示。共享平台于2021年业务运行,部署在国家级服务器上,为国家级和31个省级用户提供13大类200余种数据要素和产品的在线快速浏览和查询,实现国家−省级用户通过网络快速浏览、查询业务数据和产品,实现农业气象业务数据资源的共享和交汇,形成统一应用的农业气象大数据共享环境。