基于BP神经网络的智慧农业云服务平台设计

文章编号：1673-887X(2023)05-0051-04

基于BP神经网络的智慧农业云服务平台设计

褚喆

（河南测绘职业学院，河南郑州450015）

摘要传统云服务平台在处理大量数据时准确率较低，为此，设计基于BP神经网络的智慧农业云服务平台。总体架构方面，采用PHP、JavaScript等技术相结合的方式，将整体架构分为3个不同层级，实现平台内部层级的动态交互；系统软件设计方面，以D-S证据理论算法为基础，设计农业信息采集模块；建立BP神经网络模型，寻找权重数值与固定阈值的最优值，确定模型拟合状态的精准度；采取B/S与C/A/S结构设计介质库管理模块，利用IP网络平台实现数据的传输与备份。测试结果表明，所设计的云服务平台，当信息数量增加到6000个时，系统的平均准确率为95.17%，可达到预期效果。

关键词BP神经网络；智慧农业；云服务；平台构建

中图分类号S126文献标志码A doi:10.3969/j.issn.1673-887X.2023.05.019

Design of Intelligent Agricultural Automation Monitoring Platform Based on BP Neural Network

Chu Zhe

(Henan College of Surveying and Mapping,Zhengzhou450015,Henan,China)

Abstract：The accuracy of traditional cloud service platform is low when processing large amounts of data.Therefore,the intelligent agriculture cloud service platform based on BP neural network is designed.In terms of overall architecture design,PHP,JavaScript and other technologies are combined to divide the overall architecture into three different levels to realize the dynamic interaction of the internal levels of the platform.In the aspect of system software design,agricultural information acquisition module is designed based on D-S evidence theory algorithm.BP neural network model was established to find the optimal value of weight value and fixed threshold value,and to determine the accuracy of model fitting state.B/S and C/A/S structure are adopted to design media li‐brary management module,and IP network platform is used to realize data transmission and backup.The test results show that the de‐signed cloud service platform,when the number of information increases to6000,the average accuracy of the system is95.17%, which can achieve the expected effect.

Key words：BP neural network,intelligent agriculture,cloud services,platform construction

随着互联网与物联网的不断发展，很多网络应用开始提供云服务平台。目前的云服务平台划分为三大类：以信息储存为主的数据型云服务系统、以信息处理为主的运算型云服务系统、运算和信息储存处理兼顾的复合型云服务系统。3种平台均能够准确识别出不同信息源头的数据，并将采集到的信息整合到统一模式下。智能农业云服务平台是以云计算商业模式的应用方式（虚拟化、分布式存储和计算）为主要支持手段，对大量的农用信息系统服务实现统一描述和部署异构分散，解决由成千上万农用系统服务发出的数万并发请求，可以解决由大量的农用信息系统服务对计算、储存的安全性和扩展性需求。客户可以根据不同需求来配置或定制其需求的农信产品，实现多渠道、广覆盖、低成本、多样化的农产品信息服务。通过对软件硬件资源的有效集成和动态分配，达到信息资源最大化和服务价值最大化，减少对业务初期的投资、运行投入[1]。

农业云服务系统是一个专门的、全方位的大数据分析应用服务云平台，能够专注于支持农业领域的数据分析研究，同时集成多渠道的农村数据分析，以专业数据分析为导向，面向有关人士提供数据检索、在线数据分析、数据共享交换等服务的知识开放平台。为此，设计基于BP神经网络的智慧农业云服务平台。

1智慧农业云服务平台总体架构

本次所研究的智慧农业云服务平台，可为农户提供农村电商、移动支付、智能化社区建设等服务，其主要包括农村信息服务门户网站访问量、农村公共服务平台数据、农村电子商务服务平台数据等。采用多种技术相互结合的方式实现平台系统中的动态交互，所使用的技术主要为PHP、JavaS-cript、HTML、CSS等。通过不同技术之间的相互结合，共同承担平台系统中交互与处理的功能，而对于介质库的管理与访问则可以使用PDO的方式来完成，将这些技术相互结合后构建一个完整且稳定的智慧农业云服务平台。主要包括：①用户层。用户层位于整个平台模型的最上层，是距离客户最近的一个层级，由HTML元素组合而成，用户所得到的农业信息均在该层级内完成，是客户输入信息的主要窗口。②应用层。主要承担业务逻辑与对象请求等核心功能，位于用户层

收稿日期2023-02-15

作者简介褚喆（1981-），男，陕西人，讲师，研究方向：工程测量，智慧农业。农业装备

第5期（总第401期）51