基于SpringBoot的農業大數據一站式分析預測平臺的設計與實現

翟祥栩 等

陳謙民? 陳宗玉

摘? 要：在互聯網技術高速發展的今天，個體農戶只靠線下生產與銷售越來越難以生存，然而在這樣的背景下，完善的、人性化的平臺系統尚未設計并推向市場。該系統致力于打造一個農業大數據一站式分析預測平臺。平臺的主要的線上業務為農市動態、成本預測、盈利預測、災害預測等，相關信息分析供給農戶參考，在綜合考慮多方面因素后，系統采用SpringBoot+MyBatis+Shrio框架來構建平臺。平臺的特色在于：針對我國農產品存在滯銷和農業創新發展的要求，運用日趨完善的數據信息和當下基礎的農業信息化建設；面向農戶，頁面簡潔，操作方便快捷，一切從用戶體驗出發。

關鍵詞：大數據；農業信息化；農業大數據一站式分析預測平臺

中圖分類號：TP393? 文獻標識碼：A? 文章編號：2096-4706（2023）24-0006-06

Design and implementation of a One-stop Analysis and Prediction Platform for Agricultural Big Data Based on SpringBoot

ZHAI Xiangxu， CHEN Qianmin， CHEN Zongyu

（Jiangsu University of Technology， Changzhou? 213001， China）

Abstract： In today's rapid development of internet technology， it is increasingly difficult for individual farmers to survive solely through offline production and sales. However， in this context， a comprehensive and user-friendly platform system has not yet been designed and launched into the market. This system is committed to creating a one-stop analysis and prediction platform for agricultural big data. The main online businesses of the platform include agricultural market dynamics， cost prediction， profit prediction， disaster prediction and so on. The relevant information analysis is provided to farmers for reference. After considering multiple factors， the system will adopt the SpringBoot+MyBatis+Shrio framework to build the platform. The characteristics of the platform are using increasingly perfect data information and current basic agricultural information construction in response to the requirements of unsold agricultural products and innovative agricultural development in China， and facing farmers， the pages are simple， easy to operate， and everything starts from user experience.

Keywords： Big Data; agricultural information; one-stop analysis and prediction platform for agricultural Big Data

0? 引? 言

順應時代發展的潮流，各行各業都迅速地開始與互聯網相結合來加快自身的發展，但是對于傳統的農戶行業，并沒有能夠推出一款完整的，合理的，專為農戶們設計的系統。在這種情況下，設計一個能滿足農戶需求，幫助農戶全方面了解農事的系統尤為重要。

目前大數據應用于人們生活的方方面面[1]。利用大數據平臺能夠分析預測的特點，為平臺設計了農市動態、成本預測、盈利預測、災害預測等功能模塊，讓農戶方便地了解消費者的需求，做好風險評估，從而帶來更高的經濟效益。

1? SWOT分析

以下是用SWOT分析研究的農業大數據一站式分析預測平臺的特點。

1.1? 優勢分析

具體的優勢分析如下：

1）數據可視化。具有智慧農業數據可視化系統，能夠全面監測農作物的生長環境及生長狀況，從而擬做出各類預測指標。

2）技能普遍化。平臺不僅利用大數據做未來預測，并且給農戶提供了相應的學習資源，便于農戶更加了解大數據并掌握運用大數據的能力[2]。

3）損失最小化。具備災害預警預測功能，能及時對農作物生產過程的災害進行預警處理，降低農戶的損失，并且配套農業災害緊急應對措施[3]。

4）效益最大化。提供市場動態供求信息，便于農戶直觀方便地接受這類信息，而調整好自己的經濟管理，使經濟效益最大化。

5）功能完善化。平臺擁有一處試驗田，能夠充分利用大數據與實地的操作相結合的方式，使本平臺的大數據功能更加完善、準確[4]。

1.2? 劣勢分析

具體的劣勢分析如下：

1）缺乏信任。目標客戶為農戶，其文化素養相對不高，更容易相信一些成熟的品牌，不信任未知的服務。

2）缺乏名氣。知名度較低，很難打入農戶市場。

3）啟動困難。前期資金不足，進入市場的速度緩慢。

1.3? 機遇分析

具體的機遇分析如下：

1）人才豐富。越來越多的年輕人選擇回鄉創業，會利用大數據帶動農村經濟增長，發展現代化農業，與本平臺理念一致。

2）設施齊全。農村經濟發展迅速，農村的道路設施、網絡建設等各類基礎設施已經具備完全，為進入農業市場提供便利[5]。

3）國家支持。國家高度重視鄉村經濟發展，正逐步實現鄉村振興戰略。

1.4? 挑戰分析

具體的挑戰分析如下：

1）缺乏經驗。作為初創公司，所要經歷的風險諸多，前期經驗不足[6]。

2）缺乏投資。投資方較少，在未來的競爭中可能會被大企業碾壓[7]。

3）缺乏流量。本平臺目前缺少一定的流量，需要與各類媒體平臺進行合作。

2? 可行性分析

2.1? 技術可行性

本系統由Java語言編寫，主要的框架是SpringBoot，Shiro和MyBatis，前端代碼由HTML，CSS，js，jquery構成，數據庫采用MySQL，Redis，它們都是目前比較主流的技術，發展時間長，功能強大。系統設計用的是戴爾Win 10電腦，用阿里云服務器，在技術上是可行的。

2.2? 經濟可行性

系統在起步階段需要投入大量資金，一是對于系統本身的構建，前期花費較多資金構建的較為穩定的系統會為后期的維護工作提供很大的便利，二是前期的宣傳工作，由于系統剛起步，了解的人頗少，就需要做大量的推廣和宣傳工作。隨著用戶的增多，系統的穩定性增強，后續的經濟效益是非?？捎^的。

2.3? 社會可行性

疫情對人們的生活方式造成了重大影響，同時對農業發展也造成了全面而深刻的影響，中央和各地及時采取一系列行之有效的應對措施有力平復了疫情對農業生產的短期沖擊，春耕春管和重要農產品生產流通有序推進。但從長期看，疫情對農業后期的潛在影響仍在緩慢釋放。

疫情對蔬菜水果等鮮活農產品帶來區域性、階段性滯銷沖擊。受物流受阻、消費不振、供應鏈斷裂等因素影響，一些地方出現農產品大量積壓、銷售渠道不穩、價格跌破成本線的情況。在這種艱難的條件下“直播助農”應運而生，有效幫助農戶銷售直銷產品，減少了農戶的經濟損失，“直播助農”的成功，為農村發展注入了新的活力。[8]。

疫情對農業規模經營主體帶來了沉重壓力，一方面，因開工復工延期、農民工錯峰返崗，農企生產恢復緩慢，影響其資金結構、產品結構和市場結構；另一方面，上游原材料供應緊張、下游產品流通不暢，導致與企業生產經營相關的產業鏈條出現梗阻[9]。當前，穩住農業，對經濟社會全局至關重要。近期中央和地方陸續出臺了一系列應對措施，對穩定農業生產和恢復農村生活秩序等發揮了重要作用[10]。

3? 功能分析

本設計平臺將提供三個不同的端口，它們分別為：管理員端，客服端，農戶端。管理員端修改審核和員工的信息，對預測算法模型修改；客服端可以與農戶交流前期需求，收集售后反饋，推送相應的學習資料；農戶可以對個人信息登記，學習相應的知識，選擇購買的菜品或者想要賣出的菜品。表1為平臺端口功能信息表。

主要功能列舉如下：

個人信息管理：農戶在自己的用戶端口可以登記或修改個人信息，充值系統金額，描述主營業務，主要銷售菜品。

買賣及售后管理：農戶確認需求，與另外一個農戶達成交易認可后，支付相應金額，獲取對應菜品。買賣結束后，客服端介入收集售后反饋，正面解決問題。

學習系統管理：農戶通過與客服端交流，描述自己的需求，客服端將相對應的學習資源推送給農戶，農戶之后就可以在自己的平臺上學習。

預測管理：系統根據預測模型與算法將農事動態、成本預測、盈利預測、災害預測結果分析推送給農戶。農戶可以修改數據參數，調整環境系數。管理員可以直接更改算法模型，修改算法結構。

3.1? 系統功能建模

管理員端基本功能建模如圖1所示，管理系統整體的發展。

客服端口如圖2所示，負責與農戶交流需求。

農戶端口建模如圖3所示，包括的基本功能有登記個人信息、進行客服交流、選擇交易菜品、查看學習資料。

3.2? 個人信息管理

個人信息管理模塊為農戶提供了登記/修改個人信息的服務，并且會留下農戶的交易記錄。具體信息如表2和表3所示。

圖4為農戶登錄界面，輸入用戶名和密碼之后，系統會核對用戶的身份信息并登錄，登錄成功后就可以修改個人信息。

3.3? 買賣及售后管理

買賣及售后管理模塊為農戶提供了買賣菜品和售后顧問的服務。具體信息如表4和表5所示。

圖5為農戶交易界面，農戶需要填寫購買菜品的需求，選擇心儀的商家，提交成功后農戶只需按照系統提供的操作完成付款即可。

3.4? 學習系統管理

學習系統管理模塊為農戶提供了學習服務，幫助農戶解決農學知識不足的問題。具體信息如表6和表7所示。

圖6為學習資料管理界面，用戶在與客服交流自己的需求后，如需觀看學習資料，則可在該界面選擇想要觀看的視頻資料進行學習。

3.5? 預測管理

預測管理模塊農戶獲取系統給出的預測信息，具體功能如表8和9所示。

主事件流 1）管理員提交身份信息；2）系統驗證身份后登錄成功；3）更改算法模型或者修改算法結構；4）完成操作后，等待系統響應

圖7為災害預測示例圖，圖8為盈利預測示例圖，圖9為成本預測示例圖。將預測結果以可視化形式展現給農戶。

4? 結? 論

在互聯網時代，大數據分析給人們帶來的影響是非常大的。農業大數據一站式分析平臺實現了數據分析與預測，很大程度上提高了農戶的經濟收益，也減少了投資風險，可以為農戶個體經營帶來質的飛躍.這也符合軟件設計的核心思想，為用戶帶來方便高效的體驗，下面是平臺的幾點優點：

1）雙向選擇。平臺可以使得農戶認清消費者的需求，將精力花在更有市場的農產品上面，并且賣家與賣家雙向選擇，農戶可以選擇將產品賣給可能出價更高的買方，獲得更高的收入。

2）消息預警。對于農戶來說，最重要的就是保證自己的農作物健康生長，少受自然災害影響，所以平臺為農戶可能遇到的突發災害提供消息預警，并會作出有效預防。

參考文獻：

[1] 黃文澤.基于Hadoop生態的農產品價格預測分析系統的設計與研究 [D].武漢：武漢輕工大學，2022.

[2] 王海倩.基于鄉村振興背景下數字農業高質量發展的路徑選擇 [J].農村經濟與科技，2022，33（21）：11-13.

[3] 孔繁濤，朱孟帥，孫坦.現代信息技術在農業領域的應用分析與建議——互聯網企業進軍農業引發的思考 [J].智慧農業，2019，1（4）：31-41.

[4] 楊宇馨.基于大數據分析的市場精準描述與預測 [D].北京：北京交通大學，2021.

[5] 王智翔.基于深度學習的大數據分析預測系統的設計與實現 [D].北京：北京郵電大學，2019.

[6] 趙錦鵬.基于分布式的農業遙感大數據存儲與管理研究 [D].鄭州：河南農業大學，2023.

[7] 段華斌.農業大數據應用的前景分析 [J].中國農業資源與區劃，2021，42（10）：143-144.

[8] 貢丹慧.基于視覺的智慧農業管理平臺的設計與實現 [D].南京：南京林業大學，2023.

[9] 劉勇.鄉村振興視域下青島市智慧農業發展研究 [J].現代農業，2023，48（5）：23-27.

[10] 儲成兵.“雙碳”背景下農戶綠色農業生產技術采納行為——基于376個農戶調研數據的采納決策和采納密度分析 [J].河北農業大學學報：社會科學版，2023，25（3）：64-72.

作者簡介：翟祥栩（2002.08—），男，漢族，江蘇泰

州人，本科在讀，研究方向：大數據分析；陳謙民（1976.05—），男，漢族，福建泉州人，副教授，博士，研究方向：大數據、信息管理系統；陳宗玉（2000.02—），女，漢族，江蘇南京人，本科在讀，研究方向：信息管理系統。