首页> 中文学位 >草原畜牧业大数据分析及数据可视化研究
【6h】

草原畜牧业大数据分析及数据可视化研究

代理获取

目录

声明

1 绪论

1.1 课题研究背景

1.2 课题相关领域的发展及研究现状

1.3 课题研究的目的和意义

1.4 论文结构

2 课题研究总体方案

2.1 课题总体设计方案

2.2 灰色关联性分析简介

2.3 羊群轨迹数据聚类分析研究

2.4 数据可视化技术

2.5 本章小结

3 灰色关联度分析气象因素对羊体重的影响

3.1 研究地概况

3.2 测定项目

3.3 灰色关联性分析总体流程

3.4 灰色关联度分析方法应用

3.5 分析结果与可视化

3.6 本章小结

4 基于放牧轨迹数据牧群采食聚类模型

4.1 轨迹聚类总体流程

4.2 研究区概况及放牧轨迹数据来源

4.3 轨迹数据预处理

4.4 采食区域轨迹划分

4.5 采食区域数据挖掘分析

4.6 实例研究结果分析

4.7 本章小结

5 草原畜牧业数据可视化

5.1 数据来源

5.2 数据可视化

5.3 本章小结

结论

参考文献

在学研究成果

致谢

展开▼

摘要

随着物联网、数据挖掘等技术的兴起,各个行业向信息化、数字化、智能化等方向发展。畜牧业作为中国重要发展产业之一,在管理、生产、销售等过程中产生了各种海量数据,这些数据具有规模大、繁杂度高、关联性复杂等特点。如何应用数据挖掘、物联网等技术对这些海量数据进行分析、挖掘出有价值的信息并与可视化技术相结合是本论文研究的重点与难点。本论文基于放牧羊轨迹、放牧羊体重以及气象环境的数据,采用聚类、灰色关联度等分析方法,最终发现羊群在生长、管理等过程中的规律,并用ECharts可视化技术呈现。
  本论文首先建立了一种基于放牧轨迹数据的牧群采食区挖掘模型。该模型根据放牧过程时空轨迹信息,先采用一种基于网格改进的Kmeans聚类算法去除轨迹点中的异常数据。进而设置速度阈值划分牧群采食区域,并借助聚类方法将采食区域轨迹点进行聚类进而检测牲畜运动兴趣点。结合核密度分析法对采食区轨迹点进行强度可视化展示。其次,以锡林郭勒盟东苏旗某牧户苏尼特放牧羊体重、气象环境等数据为基础,对苏尼特羊体重变化特征进行研究,采用灰色关联分析方法,对限制放牧羊日增重的气象因素进行研究,得到影响放牧羊日增重的气象因素排序。最后利用ECharts可视化软件对分析后的规律及放牧羊在生产、管理等过程中的数据进行统计和可视化呈现。
  本文基于放牧羊的轨迹、体重等数据信息与数据挖掘等分析方法相结合,得到潜在价值与规律并可视化呈现,为大范围准确掌握牧群采食区特征及草场分布情况提供计算依据和方法,最终实现科学指导牧民放牧,使牧民选育选种更具科学性,目的性。

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号