基于Android平台的猪舍氨气浓度预测系统

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基于Android平台的猪舍氨气浓度预测系统

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基于Android平台的猪舍氨气浓度预测系统

论文目录
摘要	第1-8页
Abstract	第8-10页
1 绪论	第10-20页
1.1 研究的背景及研究的目的和意义	第10-11页
1.1.1 研究的背景	第10页
1.1.2 研究目的和意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-15页
1.2.1 国外研究现状	第12-13页
1.2.2 国内研究现状	第13-15页
1.3 研究的主要内容及方法	第15-17页
1.3.1 研究目标	第15页
1.3.2 研究内容	第15-16页
1.3.3 技术路线	第16-17页
1.4 研究方案	第17-18页
1.5 本章小结	第18-20页
2 数据来源与预测方法	第20-26页
2.1 猪舍结构	第20页
2.2 猪舍内温度、相对湿度、猪活动量及氨气浓度的监测	第20页
2.3 通风率的测定和计算	第20-21页
2.4 预测方法	第21-24页
2.4.1 线性神经网络	第21页
2.4.2 Elman神经网络	第21-22页
2.4.3 BP神经网络	第22-23页
2.4.4 L-M优化算法	第23-24页
2.5 本章小结	第24-26页
3 预测模型的建立	第26-30页
3.1 数据预处理	第26页
3.2 预测模型的分析与建立	第26-28页
3.2.1 线性神经网络预测模型	第28页
3.2.2 Elman神经网络预测模型	第28页
3.2.3 基于L-M算法优化的BP神经网络预测模型	第28页
3.3 本章小结	第28-30页
4 预测结果与分析	第30-38页
4.1 猪舍环境数据	第30-31页
4.2 训练性能对比分析	第31-34页
4.3 预测结果对比分析与模型验证	第34-37页
4.4 本章小结	第37-38页
5 预测系统在Android平台上的构建	第38-48页
5.1 软件开发和运行环境	第38-39页
5.2 系统交互流程	第39-40页
5.3 服务端设计	第40-43页
5.3.1 数据库设计	第40-41页
5.3.2 服务端设计	第41-43页
5.4 客户端设计	第43-45页
5.5 关键技术	第45-47页
5.5.1 服务端关键技术	第45-46页
5.5.2 客户端关键技术	第46-47页
5.6 本章小结	第47-48页
6 结论与展望	第48-50页
6.1 结论	第48页
6.2 展望	第48-50页
参考文献	第50-56页
致谢	第56-58页
个人简历	第58页

本篇论文共58页，点击这进入下载页面。

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