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基于数据库的温室环境管理智能决策支持系统的研制的任务书

一、研究背景和意义

随着全球气候变化对种植业和农业行业的影响越来越明显，温室种植逐渐成为一种常见的农业方式。温室内的环境控制对种植生产具有至关重要的意义。然而传统的温室环境控制方式需要大量的人工参与，效率低下，且容易受到环境变化的影响。因此，设计一种基于数据库的智能决策支持系统，对温室环境进行实时监控和控制，实现自动化、高效化的温室环境管理，对提高温室生产效率和品质具有重要意义。

二、研究内容

1.对温室环境进行实时监控，包括温度、湿度、光照、水分、CO2等指标的监测和数据采集，建立数据库。

2.对温室内的环境进行自动化控制，包括植物生长灯、温湿度调节器、水肥调节器等设备的控制，实现智能化控制。

3.设计基于数据库的决策支持系统，包括建立温室环境数据模型和生长模型，实现自动化的环境控制和智能化的决策支持。

4.开发基于Web的用户界面，实现远程监控和控制，能够实时获取温室环境信息，进行决策分析。

三、研究方法

1.采用传感器技术和数据采集技术获取温室环境数据，建立温室环境数据库。

2.采用控制系统与智能算法相结合的方法，实现对温室内环境的自动化控制。

3.采用数据挖掘、神经网络等算法，建立温室环境数据模型和植物生长模型。

4.基于ASP.NET技术，开发基于Web的用户界面，实现远程监控和控制。

四、预期成果

1.建立基于数据库的温室环境数据模型和植物生长模型。

2.开发智能化的温室环境控制系统，实现对温室内环境的自动化控制。

3.开发基于Web的用户界面，实现远程监控和控制。

4.实现温室环境的实时数据采集、存储和分析，实现智能化的决策支持。

五、进度安排

第一年：

1.调研温室环境管理的现状以及市场需求。

2.设计数据库模型，植物生长模型，以及Web界面的框架。

3.实现对温室内温湿度等指标的实时监测和数据采集，建立温室环境数据库。

第二年：

1.开发自动化控制系统，包括温度、湿度、CO2、水肥等控制器。

2.研究数据挖掘算法，建立温室环境数据模型和植物生长模型。

3.开始进行系统集成和测试，实现基本的智能化控制和决策支持。

第三年：

1.完善系统功能，加强算法优化，实现更精细的环境控制和决策支持。

2.对整个系统进行测试调试，提高系统的性能和稳定性。

3.发表相关论文和申请相关专利。

六、参考文献

[1]MuhammadUmairAziz,RizwanAhmad,MuhammadRizwanJaved.ASurveyofIntelligentSystemstowardsEfficientGreenhousePrecisionAgriculture.IEEEAccess,2018.

[2]JunbinGao,XiaowuTang,JianWang,etal.APracticalDesignofaReal-TimeMonitoringSystemforGreenhouseEnvironmentBasedonWirelessSensorNetwork.IEEEAccess,2019.

[3]ChengchengGui,XiuqiLiu,ShaopengDeng,etal.AWirelessSensorNetwork-BasedGreenhouseEnvironmentMonitoringSystemwithDataMiningTechniques.IEEEAccess,2018.

[4]JiahaoLi,LingyunLiu,QijuanGuo,etal.Anoveldecisionsupportsystembasedonmulti-criteriadecisionmakingforgreenhouseenvironmentalcontrol.JournalofCleanerProduction,2019.