基于数据仓库和数据挖掘技术的温室决策支持系统.docx

基于数据仓库和数据挖掘技术的温室决策支持系统
随着全球气候变化的日益严重，农业生产也面临着前所未有的挑战。在这种情况下，温室农业成为了一种更加环保、更加节能的农业生产方式，得到了越来越多的关注和重视。然而，如何提高温室农业的生产效率和质量，仍然是一个亟待解决的问题。针对这个问题，本文提出了基于数据仓库和数据挖掘技术的温室决策支持系统。
数据仓库是一种为决策支持提供数据支持的大型数据存储系统。它将来自多个数据源的数据进行集成和转换，从而构建出一个具有统一视图的数据源，方便用户对数据进行分析和挖掘。对于温室农业来说，数据仓库可以集成温室气象数据、土壤数据、气体浓度数据等多种数据源，为决策支持提供更加全面和准确的数据支持，帮助使用者快速了解温室内部的环境和资源情况。
数据挖掘是从大量数据中发现未知的有价值的信息的过程。它可以通过各种算法和模型来揭示数据背后的规律和模式，从而提高数据的利用价值。针对温室农业，数据挖掘可以通过分析温室作物生长的因素和影响，预测作物的生长状况和收成时间，从而提高温室农业的生产效率和质量。
基于数据仓库和数据挖掘技术，温室决策支持系统可以提供以下几个方面的功能：
1.温室环境监测功能：通过集成温室气象数据、土壤数据、气体浓度数据等多种数据源，对温室内部的环境和资源情况进行实时监测。使用者可以通过系统的界面和图表快速了解温室内部的温度、湿度、光照、二氧化碳浓度等信息。
2.作物生长模拟功能：基于温室环境监测数据和数据挖掘的结果，温室决策支持系统可以模拟作物的生长状况和收成时间。使用者可以通过输入作物的种类、生长阶段和肥料、水量等参数，得到作物的生长状况预测结果，从而在生产管理和营销决策中进行有针对性的分析和规划。
3.效益评估功能：通过分析作物的生产成本、销售收益等数据，温室决策支持系统可以进行温室农业效益评估。使用者可以根据系统给出的效益评估结果，做出合理的生产规划和经营决策，最大化温室农业的经济效益。
综上所述，基于数据仓库和数据挖掘技术的温室决策支持系统具有实时监测、生长模拟和效益评估等功能，可以为温室农业生产提供可靠的数据支持和科学的决策建议。未来温室农业发展的趋势是数字化、智能化、环保化，温室决策支持系统将成为重要的技术支持和战略工具。