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随着蔬菜种植业与水产养殖业的不断发展,越来越多的农业生产者选择了结合蔬菜水培和水产养殖两种农业生产技术的鱼菜共生生产方式。但是鱼菜共生的管理过程较为复杂,需要严密监控环境参数,并做出相关环境参数调控,以维持鱼菜共生生态系统的稳定。在这种背景下,引入物联网、互联网和移动网络自动监测调控环境参数,使鱼菜生长在最适宜的环境里,有利于提高蔬菜和鱼类的产量。因此,本文在总结国内外研究现状的基础上,针对鱼菜共生自动化程度较低、管理复杂等问题,设计了鱼菜共生水质环境智能测控系统。1.通过阅读大量鱼菜共生测控系统相关文献和实时调研,分析了系统的用户需求、鱼菜生长环境需求、功能需求和非功能性需求,并给出了系统的总体方案设计。2.分析处理鱼菜共生试验数据,研究构建了基于TensorFlow框架的鱼菜共生水质溶解氧DNNR预测模型,可准确预测鱼菜共生水体中未来半小时的溶解氧数据,经测试溶解氧预测值与真实值误差在±0.5mg/L范围内。3.本文采用层次化设计,对鱼菜共生水质环境智能测控系统进行硬件设计。分别选择了环境感知的水质传感器、设备控制的STC-102控制终端、数据传输的RS485通讯串口和4G网络模块以及人机交互的工业平板电脑,完成了系统的基本硬件组成。4.通过软件的C/S架构模型将软件设计分为服务器安全传输设计、软件功能设计和数据库设计。服务器安全传输模块分别使用系统远程测控软件和现场测控软件作为C/S模型的客户端和服务器端,使用面向连接的TCP模型来实现信息的交互;从现场测控软件和远程测控软件的几个主要功能模块进行软件功能的详细设计;选取MySQL作为系统的数据库完成数据实体E-R图、数据表和数据访问接口三个部分的设计。5.在完成预测模型构建和软硬件设计的基础上,使用Java语言开发基于SSM框架的现场测控软件和远程PC机客户端软件,完成鱼菜共生环境数据的采集、上传和设备的智能或远程调控。经鱼菜共生试验测试表明,该系统运行稳定可靠,对环境参数的监测实时性和准确性较高,对参数调控即时稳定,符合预期目标,证明本文所做工作是切实有效的。鱼菜共生水质环境智能测控系统的研究,有助于提高现代农业生产中数据采集的实时准确性、数据传输的安全可靠性以及设备控制的即时性,对农业自动化和智能化发展具有重要的推动意义。