本文關(guān)鍵詞：水表智能集抄系統(tǒng)中的網(wǎng)絡(luò)基站設(shè)計

  更多相關(guān)文章： 遠(yuǎn)程抄表 網(wǎng)絡(luò)基站 用水量預(yù)測 硬件平臺 嵌入式Java虛擬機(jī) 軟件架構(gòu)

【摘要】：遠(yuǎn)程抄表系統(tǒng)是多種現(xiàn)代技術(shù)的綜合應(yīng)用,將儀表數(shù)據(jù)的采集、傳輸、管理以及共享徹底自動化。解決了傳統(tǒng)人工抄表效率低、成本高、入戶不便等問題,在階梯定價的新形勢下,能很好的解決用量和時間精確獲取的問題,也為大數(shù)據(jù)時代更深層次的信息挖掘奠定了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。遠(yuǎn)程抄表是將來的發(fā)展趨勢,同時在國家的大力支持下,正在快速推廣。作為現(xiàn)場無線傳感網(wǎng)絡(luò)和遠(yuǎn)程服務(wù)器的“橋梁”,集中器的位置非常重要。然而,在通信數(shù)據(jù)和功能需求爆炸式增長的背景下,在設(shè)備運(yùn)行智能化、數(shù)據(jù)處理本地化、兼容擴(kuò)展便捷化、調(diào)試維護(hù)人性化的趨勢下,現(xiàn)有方案已很難滿足要求。因此,本文重新探討集中器的設(shè)計理念,將集中器分解為無線傳感網(wǎng)絡(luò)根設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)基站兩部分,研究并給出網(wǎng)絡(luò)基站的解決方案。對于網(wǎng)絡(luò)基站的設(shè)計,本文從用水預(yù)測、平臺搭建、軟件設(shè)計以及測試分析幾個方面進(jìn)行了大量研究。主要研究工作如下：首先,介紹遠(yuǎn)程抄表系統(tǒng)的典型結(jié)構(gòu)和工作原理,分析網(wǎng)絡(luò)基站的引入對結(jié)構(gòu)的影響,給出網(wǎng)絡(luò)基站的詳細(xì)需求分析,根據(jù)設(shè)計需求,從預(yù)測模型設(shè)計、平臺搭建和軟件設(shè)計三個方面進(jìn)行總體框架設(shè)計。其次,介紹BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和馬爾科夫鏈的原理和算法,通過使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行初步預(yù)測,再使用馬爾科夫鏈對BP預(yù)測誤差進(jìn)行校正的方式,并結(jié)合本文應(yīng)用場合建立用水量預(yù)測的數(shù)學(xué)模型,給出算法實現(xiàn)步驟。再次,詳細(xì)論述了網(wǎng)絡(luò)基站的平臺搭建和軟件設(shè)計。平臺的硬件系統(tǒng)以基于Cortex-A8處理器的最小系統(tǒng)板為核心,設(shè)計外圍網(wǎng)口、串口及SD卡接口等電路；平臺的系統(tǒng)軟件采用Linux操作系統(tǒng),安裝嵌入式Java虛擬機(jī),設(shè)計監(jiān)控腳本。軟件設(shè)計從通信管理模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、數(shù)據(jù)庫操作模塊、基礎(chǔ)功能模塊、系統(tǒng)啟動模塊和程序更新子系統(tǒng)六個方面展開,重點研究了協(xié)議的兼容和擴(kuò)展問題,同時對數(shù)據(jù)處理時性能的保障進(jìn)行了科學(xué)設(shè)計。最后,給出網(wǎng)絡(luò)基站的安裝部署信息,從功能測試、性能測試和可靠性測試進(jìn)行闡述,展示并分析測試結(jié)果。并且對課題的研究成果進(jìn)行總結(jié)與評價,對后續(xù)的研究工作進(jìn)行展望。
【關(guān)鍵詞】：遠(yuǎn)程抄表 網(wǎng)絡(luò)基站 用水量預(yù)測 硬件平臺 嵌入式Java虛擬機(jī) 軟件架構(gòu)
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TH814.2
【目錄】：

• 摘要10-12
• ABSTRACT12-14
• 第一章 緒論14-20
• 1.1 課題背景及意義14-15
• 1.2 研究現(xiàn)狀15-18
• 1.2.1 自動抄表系統(tǒng)的研究15-17
• 1.2.2 用水量預(yù)測的研究17-18
• 1.3 現(xiàn)存的主要問題18
• 1.4 本文工作安排18-20
• 第二章 水表智能集抄系統(tǒng)中網(wǎng)絡(luò)基站的總體設(shè)計20-32
• 2.1 遠(yuǎn)程集抄系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)分析20-23
• 2.1.1 星形結(jié)構(gòu)和樹形結(jié)構(gòu)20-22
• 2.1.2 網(wǎng)絡(luò)基站對系統(tǒng)的改進(jìn)22-23
• 2.2 網(wǎng)絡(luò)基站的需求分析23-24
• 2.3 網(wǎng)絡(luò)基站架構(gòu)研究與設(shè)計24-30
• 2.3.1 設(shè)計原理及整體架構(gòu)24-25
• 2.3.2 預(yù)測模型設(shè)計思路25
• 2.3.3 網(wǎng)絡(luò)基站平臺框架25-27
• 2.3.4 網(wǎng)絡(luò)基站應(yīng)用軟件框架27-30
• 2.4 開發(fā)調(diào)試工具簡介30-31
• 2.5 本章小結(jié)31-32
• 第三章 小區(qū)居民用水量預(yù)測的數(shù)學(xué)模型32-48
• 3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法32-41
• 3.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述32-33
• 3.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型33-38
• 3.1.3 小區(qū)用水量預(yù)測模型38-40
• 3.1.4 用水量預(yù)測模型的算法實現(xiàn)40-41
• 3.2 馬爾科夫誤差修正方法41-46
• 3.2.1 馬爾科夫鏈概述42
• 3.2.2 馬爾科夫鏈預(yù)測模型42-44
• 3.2.3 BP預(yù)測誤差的預(yù)測模型44-45
• 3.2.4 誤差預(yù)測模型的算法實現(xiàn)45-46
• 3.3 本章小結(jié)46-48
• 第四章 水表智能集抄系統(tǒng)中網(wǎng)絡(luò)基站的平臺搭建48-58
• 4.1 網(wǎng)絡(luò)基站平臺的硬件電路設(shè)計48-54
• 4.1.1 主控板電路48-50
• 4.1.2 網(wǎng)絡(luò)通信接口電路50-52
• 4.1.3 SD卡接口電路52
• 4.1.4 串行通信接口電路52-53
• 4.1.5 預(yù)留接口電路53-54
• 4.2 網(wǎng)絡(luò)基站平臺的系統(tǒng)軟件配置54-57
• 4.2.1 Java虛擬機(jī)安裝54-55
• 4.2.2 Shell監(jiān)控腳本開發(fā)55-56
• 4.2.3 Linux系統(tǒng)啟動參數(shù)配置56-57
• 4.3 本章小結(jié)57-58
• 第五章 水表智能集抄系統(tǒng)中網(wǎng)絡(luò)基站的應(yīng)用程序設(shè)計58-72
• 5.1 通信管理模塊程序設(shè)計58-62
• 5.1.1 通信協(xié)議解釋器設(shè)計58-61
• 5.1.2 數(shù)據(jù)收發(fā)及鏈路管理設(shè)計61-62
• 5.2 數(shù)據(jù)處理模塊設(shè)計62-65
• 5.2.1 基于命令模式的數(shù)據(jù)處理設(shè)計63-65
• 5.2.2 數(shù)據(jù)處理線程池設(shè)計65
• 5.3 數(shù)據(jù)庫操作模塊設(shè)計65-67
• 5.3.1 數(shù)據(jù)庫表格設(shè)計65-67
• 5.3.2 數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析報表輸出67
• 5.4 基礎(chǔ)功能模塊設(shè)計67-69
• 5.5 系統(tǒng)啟動模塊設(shè)計69-70
• 5.6 程序更新子系統(tǒng)設(shè)計70
• 5.7 本章小結(jié)70-72
• 第六章 水表智能集抄系統(tǒng)中網(wǎng)絡(luò)基站的測試分析72-90
• 6.1 網(wǎng)絡(luò)基站的部署與功能測試72-78
• 6.2 用水量預(yù)測實例分析78-82
• 6.3 網(wǎng)絡(luò)基站的負(fù)載能力測試82-88
• 6.4 網(wǎng)絡(luò)基站的可靠性測試88
• 6.5 本章小結(jié)88-90
• 第七章 總結(jié)與展望90-92
• 附錄92-94
• 參考文獻(xiàn)94-98
• 致謝98-100
• 攻讀碩士學(xué)位期間獎勵及項目100-101
• 學(xué)位論文評閱及答辯情況表101

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前6條

1 譚志強(qiáng);黃懿;;自動抄表技術(shù)的發(fā)展[J];電測與儀表;2009年01期

2 達(dá)娃;;灰色模型在西藏需水量預(yù)測分析中的應(yīng)用[J];中國給水排水;2010年01期

3 吳志軍;何加銘;曾興斌;史智慧;;基于嵌入式Java虛擬機(jī)的垃圾收集優(yōu)化算法[J];計算機(jī)工程;2012年07期

4 張樹冬;李偉光;南軍;王廣智;趙麗娜;;北方某水庫總氮濃度預(yù)測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)方法[J];給水排水;2009年08期

5 楊芙清;軟件工程技術(shù)發(fā)展思索[J];軟件學(xué)報;2005年01期

6 繆希仁;謝禮龍;;我國智能家居的現(xiàn)狀與發(fā)展[J];智能建筑;2010年02期

，

本文編號：1079138