基于SpringBoot的农业大数据一站式分析预测平台的设计与实现

翟祥栩 等

陈谦民  陈宗玉

摘  要：在互联网技术高速发展的今天，个体农户只靠线下生产与销售越来越难以生存，然而在这样的背景下，完善的、人性化的平台系统尚未设计并推向市场。该系统致力于打造一个农业大数据一站式分析预测平台。平台的主要的线上业务为农市动态、成本预测、盈利预测、灾害预测等，相关信息分析供给农户参考，在综合考虑多方面因素后，系统采用SpringBoot+MyBatis+Shrio框架来构建平台。平台的特色在于：针对我国农产品存在滞销和农业创新发展的要求，运用日趨完善的数据信息和当下基础的农业信息化建设；面向农户，页面简洁，操作方便快捷，一切从用户体验出发。

关键词：大数据；农业信息化；农业大数据一站式分析预测平台

中图分类号：TP393  文献标识码：A  文章编号：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

顺应时代发展的潮流，各行各业都迅速地开始与互联网相结合来加快自身的发展，但是对于传统的农户行业，并没有能够推出一款完整的，合理的，专为农户们设计的系统。在这种情况下，设计一个能满足农户需求，帮助农户全方面了解农事的系统尤为重要。

目前大数据应用于人们生活的方方面面[1]。利用大数据平台能够分析预测的特点，为平台设计了农市动态、成本预测、盈利预测、灾害预测等功能模块，让农户方便地了解消费者的需求，做好风险评估，从而带来更高的经济效益。

1  SWOT分析

以下是用SWOT分析研究的农业大数据一站式分析预测平台的特点。

1.1  优势分析

具体的优势分析如下：

1）数据可视化。具有智慧农业数据可视化系统，能够全面监测农作物的生长环境及生长状况，从而拟做出各类预测指标。

2）技能普遍化。平台不仅利用大数据做未来预测，并且给农户提供了相应的学习资源，便于农户更加了解大数据并掌握运用大数据的能力[2]。

3）损失最小化。具备灾害预警预测功能，能及时对农作物生产过程的灾害进行预警处理，降低农户的损失，并且配套农业灾害紧急应对措施[3]。

4）效益最大化。提供市场动态供求信息，便于农户直观方便地接受这类信息，而调整好自己的经济管理，使经济效益最大化。

5）功能完善化。平台拥有一处试验田，能够充分利用大数据与实地的操作相结合的方式，使本平台的大数据功能更加完善、准确[4]。

1.2  劣势分析

具体的劣势分析如下：

1）缺乏信任。目标客户为农户，其文化素养相对不高，更容易相信一些成熟的品牌，不信任未知的服务。

2）缺乏名气。知名度较低，很难打入农户市场。

3）启动困难。前期资金不足，进入市场的速度缓慢。

1.3  机遇分析

具体的机遇分析如下：

1）人才丰富。越来越多的年轻人选择回乡创业，会利用大数据带动农村经济增长，发展现代化农业，与本平台理念一致。

2）设施齐全。农村经济发展迅速，农村的道路设施、网络建设等各类基础设施已经具备完全，为进入农业市场提供便利[5]。

3）国家支持。国家高度重视乡村经济发展，正逐步实现乡村振兴战略。

1.4  挑战分析

具体的挑战分析如下：

1）缺乏经验。作为初创公司，所要经历的风险诸多，前期经验不足[6]。

2）缺乏投资。投资方较少，在未来的竞争中可能会被大企业碾压[7]。

3）缺乏流量。本平台目前缺少一定的流量，需要与各类媒体平台进行合作。

2  可行性分析

2.1  技术可行性

本系统由Java语言编写，主要的框架是SpringBoot，Shiro和MyBatis，前端代码由HTML，CSS，js，jquery构成，数据库采用MySQL，Redis，它们都是目前比较主流的技术，发展时间长，功能强大。系统设计用的是戴尔Win 10电脑，用阿里云服务器，在技术上是可行的。

2.2  经济可行性

系统在起步阶段需要投入大量资金，一是对于系统本身的构建，前期花费较多资金构建的较为稳定的系统会为后期的维护工作提供很大的便利，二是前期的宣传工作，由于系统刚起步，了解的人颇少，就需要做大量的推广和宣传工作。随着用户的增多，系统的稳定性增强，后续的经济效益是非常可观的。

2.3  社会可行性

疫情对人们的生活方式造成了重大影响，同时对农业发展也造成了全面而深刻的影响，中央和各地及时采取一系列行之有效的应对措施有力平复了疫情对农业生产的短期冲击，春耕春管和重要农产品生产流通有序推进。但从长期看，疫情对农业后期的潜在影响仍在缓慢释放。

疫情对蔬菜水果等鲜活农产品带来区域性、阶段性滞销冲击。受物流受阻、消费不振、供應链断裂等因素影响，一些地方出现农产品大量积压、销售渠道不稳、价格跌破成本线的情况。在这种艰难的条件下“直播助农”应运而生，有效帮助农户销售直销产品，减少了农户的经济损失，“直播助农”的成功，为农村发展注入了新的活力。[8]。

疫情对农业规模经营主体带来了沉重压力，一方面，因开工复工延期、农民工错峰返岗，农企生产恢复缓慢，影响其资金结构、产品结构和市场结构；另一方面，上游原材料供应紧张、下游产品流通不畅，导致与企业生产经营相关的产业链条出现梗阻[9]。当前，稳住农业，对经济社会全局至关重要。近期中央和地方陆续出台了一系列应对措施，对稳定农业生产和恢复农村生活秩序等发挥了重要作用[10]。

3  功能分析

本设计平台将提供三个不同的端口，它们分别为：管理员端，客服端，农户端。管理员端修改审核和员工的信息，对预测算法模型修改；客服端可以与农户交流前期需求，收集售后反馈，推送相应的学习资料；农户可以对个人信息登记，学习相应的知识，选择购买的菜品或者想要卖出的菜品。表1为平台端口功能信息表。

主要功能列举如下：

个人信息管理：农户在自己的用户端口可以登记或修改个人信息，充值系统金额，描述主营业务，主要销售菜品。

买卖及售后管理：农户确认需求，与另外一个农户达成交易认可后，支付相应金额，获取对应菜品。买卖结束后，客服端介入收集售后反馈，正面解决问题。

学习系统管理：农户通过与客服端交流，描述自己的需求，客服端将相对应的学习资源推送给农户，农户之后就可以在自己的平台上学习。

预测管理：系统根据预测模型与算法将农事动态、成本预测、盈利预测、灾害预测结果分析推送给农户。农户可以修改数据参数，调整环境系数。管理员可以直接更改算法模型，修改算法结构。

3.1  系统功能建模

管理员端基本功能建模如图1所示，管理系统整体的发展。

客服端口如图2所示，负责与农户交流需求。

农户端口建模如图3所示，包括的基本功能有登记个人信息、进行客服交流、选择交易菜品、查看学习资料。

3.2  个人信息管理

个人信息管理模块为农户提供了登记/修改个人信息的服务，并且会留下农户的交易记录。具体信息如表2和表3所示。

图4为农户登录界面，输入用户名和密码之后，系统会核对用户的身份信息并登录，登录成功后就可以修改个人信息。

3.3  买卖及售后管理

买卖及售后管理模块为农户提供了买卖菜品和售后顾问的服务。具体信息如表4和表5所示。

图5为农户交易界面，农户需要填写购买菜品的需求，选择心仪的商家，提交成功后农户只需按照系统提供的操作完成付款即可。

3.4  学习系统管理

学习系统管理模块为农户提供了学习服务，帮助农户解决农学知识不足的问题。具体信息如表6和表7所示。

图6为学习资料管理界面，用户在与客服交流自己的需求后，如需观看学习资料，则可在该界面选择想要观看的视频资料进行学习。

3.5  预测管理

预测管理模块农户获取系统给出的预测信息，具体功能如表8和9所示。

主事件流 1）管理员提交身份信息；2）系统验证身份后登录成功；3）更改算法模型或者修改算法结构；4）完成操作后，等待系统响应

图7为灾害预测示例图，图8为盈利预测示例图，图9为成本预测示例图。将预测结果以可视化形式展现给农户。

4  结  论

在互联网时代，大数据分析给人们带来的影响是非常大的。农业大数据一站式分析平台实现了数据分析与预测，很大程度上提高了农户的经济收益，也减少了投资风险，可以为农户个体经营带来质的飞跃.这也符合软件设计的核心思想，为用户带来方便高效的体验，下面是平台的几点优点：

1）双向选择。平台可以使得农户认清消费者的需求，将精力花在更有市场的农产品上面，并且卖家與卖家双向选择，农户可以选择将产品卖给可能出价更高的买方，获得更高的收入。

2）消息预警。对于农户来说，最重要的就是保证自己的农作物健康生长，少受自然灾害影响，所以平台为农户可能遇到的突发灾害提供消息预警，并会作出有效预防。

参考文献：

[1] 黄文泽.基于Hadoop生态的农产品价格预测分析系统的设计与研究 [D].武汉：武汉轻工大学，2022.

[2] 王海倩.基于乡村振兴背景下数字农业高质量发展的路径选择 [J].农村经济与科技，2022，33（21）：11-13.

[3] 孔繁涛，朱孟帅，孙坦.现代信息技术在农业领域的应用分析与建议——互联网企业进军农业引发的思考 [J].智慧农业，2019，1（4）：31-41.

[4] 杨宇馨.基于大数据分析的市场精准描述与预测 [D].北京：北京交通大学，2021.

[5] 王智翔.基于深度学习的大数据分析预测系统的设计与实现 [D].北京：北京邮电大学，2019.

[6] 赵锦鹏.基于分布式的农业遥感大数据存储与管理研究 [D].郑州：河南农业大学，2023.

[7] 段华斌.农业大数据应用的前景分析 [J].中国农业资源与区划，2021，42（10）：143-144.

[8] 贡丹慧.基于视觉的智慧农业管理平台的设计与实现 [D].南京：南京林业大学，2023.

[9] 刘勇.乡村振兴视域下青岛市智慧农业发展研究 [J].现代农业，2023，48（5）：23-27.

[10] 储成兵.“双碳”背景下农户绿色农业生产技术采纳行为——基于376个农户调研数据的采纳决策和采纳密度分析 [J].河北农业大学学报：社会科学版，2023，25（3）：64-72.

作者简介：翟祥栩（2002.08—），男，汉族，江苏泰

州人，本科在读，研究方向：大数据分析；陈谦民（1976.05—），男，汉族，福建泉州人，副教授，博士，研究方向：大数据、信息管理系统；陈宗玉（2000.02—），女，汉族，江苏南京人，本科在读，研究方向：信息管理系统。