乡村振兴战略视角下陕西农村产业结构发展策略研究

党的十九大报告明确提出了乡村振兴战略,它是中国进入农业农村现代化的标志。产业兴旺作为乡村振兴的核心,剖析农村产业结构现状并提出发展策略是实现产业兴旺的有效之举。本文结合陕西农村实际情况,分析该区域农村经济发展现状,确定农村产业结构调整和优化方向,制定农村产业结构发展策略,以供相关专业人士参考与借鉴,力求共同推动我国乡村振兴之路的快速前进。

基于无线传感器网络与GIS的蓝藻水华爆发动态监测与模拟

准确获取水体中物质含量与分布区域是开展蓝藻水华爆发预防、预测、预警工作的基础。针对内陆湖泊蓝藻水华爆发突发性、随机性、区域性等特点,研究了一种基于无线传感器网络（wireless sensors networks,WSNs）及地理信息系统（Geographic Information System,GIS）相结合的蓝藻水华爆发动态监测与模拟方法。利用水质传感器组成多源异构水环境感知单元,获取湖泊水质数据;将改进的灰色理论（A Grey Model,AGM）及BP人工神经网络（BP Artificial Neural Network,BPANN）相结合,从而预测24 h内蓝藻水华的浓度与趋势;结合GIS强大的空间分析能力,实现蓝藻水华变化的空间描述。滇池现场试验结果表明,该方法具有一定的普适性,能够为湖泊环境保护与治理提供理论依据及数据支持。

基于物联网的智慧校园建设与研究——以云南师范大学为例

以云南师范大学为例,在分析该校目前校园信息化建设情况的基础上,从需求分析、关键技术、系统功能分析、网络设计与规划、设备选型、协议设计和存在的问题方面对智慧校园的建设进行了论述.

滇池草海水质等级预测模型研究

综合考虑影响水质的不同类别因子之间的关系,为水质等级预测提供平均预测精度更高的模型。选取的p H、DO、CODMn、NH3-N、历史水质等级5个水质因子数据来源于中国环境保护部官方发布的水质数据,降雨量、光照时间2个气象因子数据来源于云南省气象局官方发布的气象数据。首先利用改进的灰色模型（Adaptive Grey Model,AGM）进行单因子预测,从而获取BP人工神经网络（BP Artificial Neural Network,BPANN）训练集和水质等级残差序列;然后使用经过训练集训练后的BPANN进行水质等级残差纠正;最后利用AGM模型得到未来水质等级,以滇池草海2006-2013年水质周报资料和气象资料为数据基础进行了仿真分析和验证实验。结果表明：（1）AGM模型对水体因子和气象因子的单项指标预测理想,保证了作用于BP人工神经网络数据的可靠性,同时降低了预测误差的传输;（2）来源于中国环境保护部与云南省气象局的数据保证了水质等级预测中数据的权威性,采用AGM-BPANN组合模型预测滇池草海水质等级精度达到90.2%,说明模型适用于同一地区短时间内的水质变化研究;（3）AGM-BPANN组合模型借助BP网络的高维非线性克服了数据突变对预测的影响,在AGM预测基础上,通过纠正预测残差获得最终的水质等级值,实现了对滇池草海短时间内水质的预测。

生鲜物流配送中的问题分析与对策——以“WOCHU”生鲜电商平台为例

以生鲜电商平台“WOCHU”为例,分析了其生鲜物流配送的现状及存在的问题,并剖析了问题背后的原因,提出生鲜物流配送的相应对策,为提升“WOCHU”的生鲜物流配送服务水平提供了有益的参考,也为同行企业的生鲜物流配送的发展提供了借鉴。

基于“农消对接”的农产品流通模式创新

我国农产品在流通过程中会经历多个环节,信息脱轨问题极其严重,无法从根本上满足市场对农产品的迫切需求。“农超对接”作为一种重要的流通模式,虽然在一定程度上促进优质农产品的流通,但其仍有诸多不足。文章对“农超对接”模式进行了深入探究,并进一步提出了一种新型流通模式,即“农消对接”,简化了原本复杂的流通环节,有效提高农户与消费者的利益。

数字乡村建设视角下乡村数字经济指标体系设计研究

当前,全球数字经济高速增长,不仅城镇实现了数字经济化发展,而且我国的大部分农村也朝着数字化的方向不断推进。在我国乡村数字经济指标的战略体系之下,数字乡村建设与乡村数字经济指标建设两者相互融合,基于此,本文探究乡村数字经济指标体系设计。

脱贫攻坚与乡村振兴衔接发展路径探析——以S省A市为例

脱贫攻坚与乡村振兴的有效衔接是对脱贫成果的巩固,为了避免贫困人口再次返贫,全国上下共同努力,积极引导与挖掘农村的内生动力,加快推进农业农村现代化。当前,中国已步入脱贫攻坚与乡村振兴的过渡阶段,二者之间有机衔接的发展路径成为亟待解决的问题。本文以S省A市为例,统计分析脱贫攻坚取得的有效成果以及脱贫攻坚与乡村振兴衔接阶段的困境,探析并提出可行性建议,助力乡村振兴的快速发展。