基于物联网的智能农业管理平台的制作方法

本发明涉及数据交换，尤其涉及基于物联网的智能农业管理平台。

背景技术：

1、数据交换技术领域专注于如何有效、安全地在不同系统、设备或组织之间传输数据。这包括数据的编码、传输、解码以及相关的安全措施。在电信系统中，这涉及网络结构设计、通信协议、数据格式化、接口标准等多个方面。核心目的是确保数据能够准确、快速且安全的在网络环境中传递，同时保证数据的完整性和可靠性。数据交换技术是物联网（iot）、云计算、大数据等现代技术的基础，使得远程监控、自动化控制、智能决策支持等应用成为可能。

2、基于物联网的智能农业管理平台是一种利用物联网技术来优化农业生产过程的系统。该平台的目的是通过自动化和智能化手段，提高农业生产的效率、质量和可持续性。旨在通过集成现代信息技术和农业生产，提高农业生产的效率、质量和可持续性。这一目标是通过以下手段实现的：部署在农田中的传感器网络负责收集关键数据，如土壤湿度、气象条件和作物生长状态；这些数据通过无线网络传输到中心数据库或云平台进行处理。数据分析工具和算法被用来处理这些数据，生成实用的洞察和建议，这些建议用来自动调整灌溉系统、施肥机器和环境控制设备，从而实现作物生长效率的提高、资源使用的优化和环境影响的降低。这个平台还提供用户友好的界面，允许农场管理者监控农场状态、查看分析结果，并在必要时手动调整控制系统。

3、在现有系统中，数据传输通常是静态的，没有自适应机制，容易造成网络拥塞和传输效率低下。传统系统在网络管理方面通常缺乏灵活性和可靠性，不能有效整合和管理异构网络。缺乏边缘计算功能的传统系统在数据处理和实时决策方面存在延迟，增加中央服务器的负担。流量控制方面也缺少智能化，导致网络资源利用不充分。传统系统在数据融合、用户交互和系统迭代方面的不足导致决策支持的局限性，用户体验的低下，以及系统的低适应性和可持续性。这些不足限制农业管理的效率和效果，阻碍农业技术的进步和发展。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于物联网的智能农业管理平台。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：基于物联网的智能农业管理平台包括数据收集与预处理模块、自适应数据传输模块、网络集成管理模块、边缘计算处理模块、智能流量控制模块、数据融合与分析模块、用户交互与反馈模块、系统优化与迭代模块；

3、所述数据收集与预处理模块基于物联网传感器，采用高级滤波算法和数据标准化方法，进行数据的采集和预处理，生成标准化数据集；

4、所述自适应数据传输模块基于标准化数据集，采用动态数据包管理和网络自适应调整技术，进行数据传输优化，生成自适应传输策略；

5、所述网络集成管理模块基于自适应传输策略，采用异构网络融合技术和智能路由选择算法，进行多网络集成管理，生成网络集成系统；

6、所述边缘计算处理模块基于网络集成系统，采用分布式数据处理和实时分析算法，实施边缘计算，生成边缘分析决策模型；

7、所述智能流量控制模块基于边缘分析决策模型，采用基于机器学习的流量预测和网络带宽优化技术，实施智能流量控制，生成流量优化策略；

8、所述数据融合与分析模块基于流量优化策略，采用多源数据融合方法和数据分析技术，进行数据综合分析，生成综合数据分析报告；

9、所述用户交互与反馈模块基于综合数据分析报告，采用交互设计原则和用户反馈收集机制，提供用户交互界面，生成用户反馈分析模型；

10、所述系统优化与迭代模块基于用户反馈分析模型，采用系统优化算法和持续迭代更新策略，进行平台优化和更新，生成优化迭代管理系统；

11、所述标准化数据集具体为经过滤波、去噪和标准化处理的农业环境和作物生长数据，所述自适应传输策略具体包括针对网络状况调整的数据包大小和传输频率，所述网络集成系统具体为对wi-fi、lora网络技术的整合与管理，提供数据传输路径，所述边缘分析决策模型具体为在边缘计算节点进行的实时数据分析和决策支持，减少中央服务器负担，所述流量优化策略具体为根据数据流量和网络状况动态调整的带宽分配和传输优先级，所述用户反馈分析模型用于分析用户操作行为和反馈，所述优化迭代管理系统基于用户反馈和系统性能数据进行的持续优化和功能更新。

12、作为本发明的进一步方案，所述数据收集与预处理模块包括数据过滤子模块、初步分析子模块、数据预处理子模块；

13、所述自适应数据传输模块包括数据包调整子模块、频率优化子模块、传输效率评估子模块；

14、所述网络集成管理模块包括网络选择子模块、网络协调子模块、网络性能监测子模块；

15、所述边缘计算处理模块包括数据分析子模块、异常检测子模块、决策支持子模块；

16、所述智能流量控制模块包括带宽分配子模块、流量优化子模块、资源管理子模块；

17、所述数据融合与分析模块包括数据整合子模块、高级分析子模块、报告生成子模块；

18、所述用户交互与反馈模块包括界面设计子模块、反馈处理子模块、用户体验评估子模块；

19、所述系统优化与迭代模块包括性能优化子模块、算法更新子模块、系统迭代子模块。

20、作为本发明的进一步方案，所述数据过滤子模块基于传感器网络，采用阈值过滤和异常值检测算法，进行数据清洗，去除噪声和无效数据，生成过滤后的数据集；

21、所述初步分析子模块基于过滤后的数据集，运用描述性统计分析方法，对数据进行特征提取，包括计算平均值、方差，生成初步分析数据集；

22、所述数据预处理子模块基于初步分析数据集，应用数据标准化和归一化技术，进行数据规范化处理，生成标准化数据集；

23、所述阈值过滤具体为设定数据范围，排除超出阈值的数据点，所述异常值检测通过统计分析识别和剔除异常数据，所述描述性统计分析具体包括数据的集中趋势、离散程度的度量，所述数据标准化和归一化技术具体指将数据转换为无量纲形式，使其处于相同的尺度。

24、作为本发明的进一步方案，所述数据包调整子模块基于标准化数据集，采用动态数据包大小调整策略，根据数据特性和网络状况调整数据包的大小，生成调整后的数据包；

25、所述频率优化子模块基于调整后的数据包，运用自适应传输频率优化算法，调整数据传输的频率，生成优化频率的数据传输计划；

26、所述传输效率评估子模块基于优化频率的数据传输计划，利用传输效率评估技术，进行性能分析，生成传输效率评估报告；

27、所述动态数据包大小调整策略包括根据数据量和网络拥塞状况动态调整数据包大小，所述自适应传输频率优化算法基于监测网络带宽和延迟，保障最优数据传输效率，所述传输效率评估技术具体为分析数据传输的吞吐量和延迟。

28、作为本发明的进一步方案，所述网络选择子模块基于自适应传输策略，采用多准则网络选择算法，选择最优网络，生成选定网络方案；

29、所述网络协调子模块基于选定网络方案，运用动态网络协调技术，优化数据流转，生成网络协调计划；

30、所述网络性能监测子模块基于网络协调计划，利用实时性能监测工具，监控网络状态，生成网络性能监测报告；

31、所述多准则网络选择算法具体包括评估网络的带宽、延迟和成本，所述动态网络协调技术具体指根据网络状况调整数据路径和分配资源，所述实时性能监测工具包括流量分析和延迟检测。

32、作为本发明的进一步方案，所述数据分析子模块基于网络性能监测报告，采用流数据处理框架，分析实时数据，生成数据分析结果；

33、所述异常检测子模块基于数据分析结果，运用机器学习驱动的异常检测方法，识别异常模式，生成异常检测报告；

34、所述决策支持子模块基于异常检测报告，利用边缘决策支持系统，提供实时决策辅助，生成边缘计算决策系统；

35、所述流数据处理框架用于处理和分析实时数据流，所述机器学习驱动的异常检测方法包括支持向量机和神经网络算法，所述边缘决策支持系统具体指在网络边缘进行数据处理和决策分析。

36、作为本发明的进一步方案，所述带宽分配子模块基于边缘计算决策系统，采用动态带宽分配算法，优化网络带宽使用，生成带宽分配策略；

37、所述流量优化子模块基于带宽分配策略，运用智能流量管理技术，进行数据流量的有效管理和优化，生成流量优化方案；

38、所述资源管理子模块基于流量优化方案，利用网络资源管理策略，合理分配网络资源，生成资源管理策略；

39、所述动态带宽分配算法具体为根据实时网络需求和数据流量动态调整带宽分配，所述智能流量管理技术具体指通过识别和优先处理关键数据流来优化整体网络流量，所述网络资源管理策略具体包括对网络资源进行动态调配和优化。

40、作为本发明的进一步方案，所述数据整合子模块基于资源管理策略，采用多源数据融合技术，整合来自不同传感器和系统的数据，生成数据整合方案；

41、所述高级分析子模块基于数据整合方案，运用数据分析方法，分析数据提取有价值信息，生成高级分析结果；

42、所述报告生成子模块基于高级分析结果，利用报告生成工具，整理分析成果，生成综合分析报告；

43、所述高级数据分析方法包括数据挖掘、模式识别技术，所述报告生成工具具体指将分析数据可视化。

44、作为本发明的进一步方案，所述界面设计子模块基于综合分析报告，采用用户中心的界面设计方法，创建互动界面，生成交互界面设计；

45、所述反馈处理子模块基于交互界面设计，运用反馈分析和处理技术，分析用户反馈，生成用户反馈数据；

46、所述用户体验评估子模块基于用户反馈数据，利用用户体验量化评估方法，衡量界面效果，生成用户体验评估报告；

47、所述反馈分析和处理技术具体指采用数据挖掘和情感分析解释用户反馈，所述用户体验量化评估方法包括使用问卷调查、用户访谈和行为数据分析。

48、作为本发明的进一步方案，所述性能优化子模块基于用户体验评估报告，采用系统性能调优技术，生成性能优化方案；

49、所述算法更新子模块基于性能优化方案，运用算法集成方法，更新系统功能，生成算法更新计划；

50、所述系统迭代子模块基于算法更新计划，利用持续迭代和部署策略，进行系统更新，生成优化后的管理平台；

51、所述系统性能调优技术具体指对系统的响应时间、资源消耗进行优化，所述算法集成方法具体包括机器学习、数据分析，所述持续迭代和部署策略具体指采用敏捷开发和持续集成的方法。

52、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

53、本发明中，自适应数据传输模块的动态数据包管理和网络自适应调整技术优化数据传输过程，提高传输效率并减少网络拥塞。网络集成管理模块的异构网络融合技术和智能路由选择算法增强多网络环境下的数据交换能力，提升网络的可靠性和灵活性。边缘计算处理模块则通过分布式数据处理和实时分析算法，在边缘计算节点上实现快速决策，减轻中央服务器的负担。智能流量控制模块运用机器学习进行流量预测和网络带宽优化，提升网络资源的使用效率。数据融合与分析模块将多源数据有效整合，通过深入分析增强决策支持能力。用户交互与反馈模块的交互设计原则和用户反馈收集机制提升用户体验，并通过反馈分析模型促进系统的持续改进。系统优化与迭代模块的持续迭代更新策略保证平台的长期适应性和可持续发展。