空气质量监测无线传感器网络数据可视化技术研究
这是一篇关于可视化分析,空气质量,百度地图,克里金插值算法的论文, 主要内容为随着国家经济结构的转型,推动经济高质量发展,中国对于环境保护越来越重视,中共十八大更是提出“美丽中国”这一发展理念。我国迫切需要应用现今快速发展的信息化平台,更智能化的对环境信息进行监测,从而实行相应的保护政策。空气质量的优劣直接关系到人民的日常生活,对人们的身心健康有着直接的影响,因此构建智能化的系统来对空气质量数据进行监测管理与可视化分析十分必要。通过部署在各区域的空气质量监测传感器,采集到多种数据包并进行解析,数据先缓存到云端Redis数据库,每天固定时间再传输到云端MySQL数据库,实现持久化存储。为了更好地利用这些获取到的网络数据,构建了一个基于web的空气质量监测无线传感器网络数据可视化系统进行应用,系统实现实时动态更新。系统构建目的主要是为了更便捷进行数据管理以及寻求更为精确的实时可视化技术。系统为B/S架构,采用Spring Boot框架搭建微服务实例,Vue框架实现用户端页面开发,其中的Axios插件进行数据交互。在本系统中,主要模块为设备监控管理模块、数据监控下载模块、可视化开发模块、数据交互模块等。其中可视化开发是系统的最主要的模块,采用Echarts实现用户端web实时可视化开发,负责实现折线图、柱状图、饼状图等基础图形开发展示。同时集成百度地图、Openlayers实现地图实时可视化。在算法方面,采用基于方格与距离的聚类进行实时在线点聚合开发,采用delaunay三角网算法进行污染源地域实时可视化研究,也采用普通克里金插值算法进行实时空间可视化分析。最后我们对系统中各种实时可视化技术实现的结果进行分析。系统移植性能很强,兼容市面上绝大部分的浏览器,可以根据用户要求进行不同地区与不同类型的监测要求进行应用,还开发了安卓移动端APP,以便随时随地查看实时最新数据与简单的数据可视化结果。系统的实现主要以目前采集到的沈阳地区空气质量监测数据为基础来进行可视化展示与分析。
空气质量监测无线传感器网络数据可视化技术研究
这是一篇关于可视化分析,空气质量,百度地图,克里金插值算法的论文, 主要内容为随着国家经济结构的转型,推动经济高质量发展,中国对于环境保护越来越重视,中共十八大更是提出“美丽中国”这一发展理念。我国迫切需要应用现今快速发展的信息化平台,更智能化的对环境信息进行监测,从而实行相应的保护政策。空气质量的优劣直接关系到人民的日常生活,对人们的身心健康有着直接的影响,因此构建智能化的系统来对空气质量数据进行监测管理与可视化分析十分必要。通过部署在各区域的空气质量监测传感器,采集到多种数据包并进行解析,数据先缓存到云端Redis数据库,每天固定时间再传输到云端MySQL数据库,实现持久化存储。为了更好地利用这些获取到的网络数据,构建了一个基于web的空气质量监测无线传感器网络数据可视化系统进行应用,系统实现实时动态更新。系统构建目的主要是为了更便捷进行数据管理以及寻求更为精确的实时可视化技术。系统为B/S架构,采用Spring Boot框架搭建微服务实例,Vue框架实现用户端页面开发,其中的Axios插件进行数据交互。在本系统中,主要模块为设备监控管理模块、数据监控下载模块、可视化开发模块、数据交互模块等。其中可视化开发是系统的最主要的模块,采用Echarts实现用户端web实时可视化开发,负责实现折线图、柱状图、饼状图等基础图形开发展示。同时集成百度地图、Openlayers实现地图实时可视化。在算法方面,采用基于方格与距离的聚类进行实时在线点聚合开发,采用delaunay三角网算法进行污染源地域实时可视化研究,也采用普通克里金插值算法进行实时空间可视化分析。最后我们对系统中各种实时可视化技术实现的结果进行分析。系统移植性能很强,兼容市面上绝大部分的浏览器,可以根据用户要求进行不同地区与不同类型的监测要求进行应用,还开发了安卓移动端APP,以便随时随地查看实时最新数据与简单的数据可视化结果。系统的实现主要以目前采集到的沈阳地区空气质量监测数据为基础来进行可视化展示与分析。
空气质量监测无线传感器网络数据可视化技术研究
这是一篇关于可视化分析,空气质量,百度地图,克里金插值算法的论文, 主要内容为随着国家经济结构的转型,推动经济高质量发展,中国对于环境保护越来越重视,中共十八大更是提出“美丽中国”这一发展理念。我国迫切需要应用现今快速发展的信息化平台,更智能化的对环境信息进行监测,从而实行相应的保护政策。空气质量的优劣直接关系到人民的日常生活,对人们的身心健康有着直接的影响,因此构建智能化的系统来对空气质量数据进行监测管理与可视化分析十分必要。通过部署在各区域的空气质量监测传感器,采集到多种数据包并进行解析,数据先缓存到云端Redis数据库,每天固定时间再传输到云端MySQL数据库,实现持久化存储。为了更好地利用这些获取到的网络数据,构建了一个基于web的空气质量监测无线传感器网络数据可视化系统进行应用,系统实现实时动态更新。系统构建目的主要是为了更便捷进行数据管理以及寻求更为精确的实时可视化技术。系统为B/S架构,采用Spring Boot框架搭建微服务实例,Vue框架实现用户端页面开发,其中的Axios插件进行数据交互。在本系统中,主要模块为设备监控管理模块、数据监控下载模块、可视化开发模块、数据交互模块等。其中可视化开发是系统的最主要的模块,采用Echarts实现用户端web实时可视化开发,负责实现折线图、柱状图、饼状图等基础图形开发展示。同时集成百度地图、Openlayers实现地图实时可视化。在算法方面,采用基于方格与距离的聚类进行实时在线点聚合开发,采用delaunay三角网算法进行污染源地域实时可视化研究,也采用普通克里金插值算法进行实时空间可视化分析。最后我们对系统中各种实时可视化技术实现的结果进行分析。系统移植性能很强,兼容市面上绝大部分的浏览器,可以根据用户要求进行不同地区与不同类型的监测要求进行应用,还开发了安卓移动端APP,以便随时随地查看实时最新数据与简单的数据可视化结果。系统的实现主要以目前采集到的沈阳地区空气质量监测数据为基础来进行可视化展示与分析。
空气质量监测无线传感器网络数据可视化技术研究
这是一篇关于可视化分析,空气质量,百度地图,克里金插值算法的论文, 主要内容为随着国家经济结构的转型,推动经济高质量发展,中国对于环境保护越来越重视,中共十八大更是提出“美丽中国”这一发展理念。我国迫切需要应用现今快速发展的信息化平台,更智能化的对环境信息进行监测,从而实行相应的保护政策。空气质量的优劣直接关系到人民的日常生活,对人们的身心健康有着直接的影响,因此构建智能化的系统来对空气质量数据进行监测管理与可视化分析十分必要。通过部署在各区域的空气质量监测传感器,采集到多种数据包并进行解析,数据先缓存到云端Redis数据库,每天固定时间再传输到云端MySQL数据库,实现持久化存储。为了更好地利用这些获取到的网络数据,构建了一个基于web的空气质量监测无线传感器网络数据可视化系统进行应用,系统实现实时动态更新。系统构建目的主要是为了更便捷进行数据管理以及寻求更为精确的实时可视化技术。系统为B/S架构,采用Spring Boot框架搭建微服务实例,Vue框架实现用户端页面开发,其中的Axios插件进行数据交互。在本系统中,主要模块为设备监控管理模块、数据监控下载模块、可视化开发模块、数据交互模块等。其中可视化开发是系统的最主要的模块,采用Echarts实现用户端web实时可视化开发,负责实现折线图、柱状图、饼状图等基础图形开发展示。同时集成百度地图、Openlayers实现地图实时可视化。在算法方面,采用基于方格与距离的聚类进行实时在线点聚合开发,采用delaunay三角网算法进行污染源地域实时可视化研究,也采用普通克里金插值算法进行实时空间可视化分析。最后我们对系统中各种实时可视化技术实现的结果进行分析。系统移植性能很强,兼容市面上绝大部分的浏览器,可以根据用户要求进行不同地区与不同类型的监测要求进行应用,还开发了安卓移动端APP,以便随时随地查看实时最新数据与简单的数据可视化结果。系统的实现主要以目前采集到的沈阳地区空气质量监测数据为基础来进行可视化展示与分析。
空气质量监测无线传感器网络数据可视化技术研究
这是一篇关于可视化分析,空气质量,百度地图,克里金插值算法的论文, 主要内容为随着国家经济结构的转型,推动经济高质量发展,中国对于环境保护越来越重视,中共十八大更是提出“美丽中国”这一发展理念。我国迫切需要应用现今快速发展的信息化平台,更智能化的对环境信息进行监测,从而实行相应的保护政策。空气质量的优劣直接关系到人民的日常生活,对人们的身心健康有着直接的影响,因此构建智能化的系统来对空气质量数据进行监测管理与可视化分析十分必要。通过部署在各区域的空气质量监测传感器,采集到多种数据包并进行解析,数据先缓存到云端Redis数据库,每天固定时间再传输到云端MySQL数据库,实现持久化存储。为了更好地利用这些获取到的网络数据,构建了一个基于web的空气质量监测无线传感器网络数据可视化系统进行应用,系统实现实时动态更新。系统构建目的主要是为了更便捷进行数据管理以及寻求更为精确的实时可视化技术。系统为B/S架构,采用Spring Boot框架搭建微服务实例,Vue框架实现用户端页面开发,其中的Axios插件进行数据交互。在本系统中,主要模块为设备监控管理模块、数据监控下载模块、可视化开发模块、数据交互模块等。其中可视化开发是系统的最主要的模块,采用Echarts实现用户端web实时可视化开发,负责实现折线图、柱状图、饼状图等基础图形开发展示。同时集成百度地图、Openlayers实现地图实时可视化。在算法方面,采用基于方格与距离的聚类进行实时在线点聚合开发,采用delaunay三角网算法进行污染源地域实时可视化研究,也采用普通克里金插值算法进行实时空间可视化分析。最后我们对系统中各种实时可视化技术实现的结果进行分析。系统移植性能很强,兼容市面上绝大部分的浏览器,可以根据用户要求进行不同地区与不同类型的监测要求进行应用,还开发了安卓移动端APP,以便随时随地查看实时最新数据与简单的数据可视化结果。系统的实现主要以目前采集到的沈阳地区空气质量监测数据为基础来进行可视化展示与分析。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：源码工坊 ，原文地址：https://bishedaima.com/lunwen/52819.html
