農業物聯網智能農業設備與管理平臺開發設計TOC\o"1-2"\h\u32229第1章引言 4259921.1研究背景 4137201.2研究意義 4182861.3國內外研究現狀 41805第2章農業物聯網技術概述 5141402.1農業物聯網基本概念 5118322.2農業物聯網關鍵技術 5298522.2.1傳感器技術 565522.2.2網絡通信技術 550272.2.3數據處理與分析技術 5138762.2.4控制與執行技術 5310652.3農業物聯網應用場景 6226702.3.1智能監測 613892.3.2智能灌溉 646182.3.3智能施肥 667752.3.4病蟲害防治 6324042.3.5智能養殖 63852.3.6農產品追溯 613463第3章智能農業設備設計 6191233.1設備選型與設計原則 644733.1.1設備選型依據 672353.1.2設計原則 7120983.2土壤傳感器設計 7107893.2.1土壤水分傳感器 7297093.2.2土壤溫度傳感器 792343.2.3土壤電導率傳感器 7293033.3氣象站設計 753383.3.1風速傳感器 7189943.3.2風向傳感器 7176853.3.3溫濕度傳感器 7292713.3.4光照傳感器 712153.3.5雨量傳感器 7253973.4植株生長監測設備設計 867123.4.1植株高度傳感器 89413.4.2葉面積指數傳感器 8191363.4.3植株水分傳感器 877743.4.4植株養分傳感器 820337第4章農業數據采集與傳輸 813164.1數據采集技術 8253944.1.1硬件設備選擇 8321974.1.2數據采集方法 8146644.2數據傳輸協議 8104244.2.1傳輸協議選擇 8269904.2.2數據傳輸安全保障 8234004.3數據預處理與存儲 914304.3.1數據預處理 9290354.3.2數據存儲 9283514.3.3數據查詢與導出 929819第5章物聯網平臺架構設計 9270215.1總體架構 9146495.2設備接入層設計 9144635.3數據處理與分析層設計 10161275.4應用服務層設計 1028920第6章農業數據智能處理與分析 11213256.1數據挖掘技術 11106206.1.1農業大數據概述 11157666.1.2數據挖掘技術在農業領域的應用 11211886.2農業數據特征提取 1177976.2.1數據預處理 11232016.2.2特征選擇與提取 11178146.3農業數據分析模型 11283526.3.1農業數據分類模型 1171246.3.2農業數據聚類模型 1199386.3.3農業數據關聯分析模型 11274846.4結果展示與可視化 11226896.4.1結果展示 11240236.4.2可視化分析 1211799第7章智能農業設備控制策略 1222757.1設備控制需求分析 1251937.1.1自動化控制需求 12254507.1.2精準控制需求 1251177.1.3預測性控制需求 1247577.2設備控制算法設計 12264417.2.1模糊控制算法 12131637.2.2PID控制算法 12320577.2.3機器學習算法 12118727.2.4多模型自適應控制算法 12255087.3設備控制策略實施與優化 12195507.3.1控制策略實施 1342397.3.2控制效果評估 13166537.3.3控制策略優化 1340547.3.4遠程監控與維護 1315459第8章農業生產管理與決策支持 13324988.1農業生產管理需求分析 13260618.1.1農業生產管理環節 13205008.1.2需求分析 13300548.2決策支持系統設計 14222538.2.1系統架構 1410458.2.2功能模塊 14299108.2.3關鍵技術 14126948.3農業生產調度與優化 14100498.3.1作物生長模型 14306368.3.2農業機械作業調度 1447558.4農業災害預警與防治 15317688.4.1病蟲害預測 15135208.4.2自然災害預警 1532515第9章系統集成與測試 1517399.1系統集成策略 15127969.1.1模塊化設計 15183619.1.2標準化接口 15255409.1.3分階段集成 15200439.1.4系統集成測試 1539529.2系統測試方法與步驟 15214459.2.1測試方法 1645259.2.2測試步驟 1642699.3系統功能評估 1674759.3.1評估指標 1629.3.2評估方法 1639999.4系統優化與改進 1713109.4.1優化數據庫設計 1746859.4.2優化算法 17209099.4.3增強系統安全性 1738269.4.4優化用戶界面 1752209.4.5完善系統文檔 1732254第10章案例分析與前景展望 173234110.1應用案例分析 17129210.1.1農業物聯網在智能灌溉系統的應用 172358310.1.2智能農業設備在溫室環境監測與控制中的應用 171995610.1.3農業物聯網在農產品質量追溯體系的應用 171055810.2技術發展趨勢 1781810.2.1傳感器技術的進步 173054210.2.25G通信技術的應用 18121610.2.3大數據與人工智能技術的融合 18410010.3市場前景與經濟效益 181654110.3.1市場前景 181231010.3.2經濟效益 181345110.4未來研究方向與挑戰 182726410.4.1研究方向 18276910.4.2挑戰 18第1章引言1.1研究背景全球人口的增長和城市化進程的加快，農業生產面臨著前所未有的壓力。提高農業生產效率、保障糧食安全和質量，已成為我國農業發展的重要課題。物聯網技術作為一種新興的信息化手段，在農業領域具有廣泛的應用前景。農業物聯網通過將傳感器、控制器、智能設備等應用于農業生產過程中，實現作物生長環境的信息化、智能化管理，有助于提高農業生產效率、降低勞動強度、減少資源浪費。1.2研究意義農業物聯網智能農業設備與管理平臺的開發設計，具有以下研究意義：（1）提高農業生產效率：通過實時監測作物生長環境，自動調節灌溉、施肥等農業生產環節，實現精準農業，提高作物產量和品質。（2）降低農業生產成本：利用物聯網技術優化農業生產過程，減少人力投入，降低能源消耗，降低農業生產成本。（3）保障糧食安全：通過對農業生產過程的精細化管理，減少農藥、化肥等化學品的過量使用，降低農產品污染風險，保障糧食安全。（4）促進農業產業升級：推動農業從傳統勞動密集型產業向技術密集型產業轉型，提高農業附加值，促進農業產業升級。1.3國內外研究現狀國內外在農業物聯網領域的研究取得了顯著成果。（1）國外研究現狀：發達國家如美國、加拿大、荷蘭等，在農業物聯網技術研發和應用方面取得了較大進展。美國農業部門推出了SmartFarm計劃，通過物聯網技術實現農業生產的智能化管理；荷蘭的SmartAgriFood項目，利用物聯網技術提高農業生產效率和產品質量。（2）國內研究現狀：我國高度重視農業物聯網的發展，將其列為戰略性新興產業。國內科研團隊在農業物聯網傳感器、智能設備、管理平臺等方面取得了一系列研究成果。例如，中國農業大學研發了基于物聯網的智能灌溉系統，實現了農田灌溉的自動化、智能化；浙江大學團隊則針對設施農業，研發了集成環境監測、自動控制于一體的智能管理系統。國內外在農業物聯網領域的研究已取得一定成果，但仍存在諸多挑戰和不足，亟待進一步深入研究。第2章農業物聯網技術概述2.1農業物聯網基本概念農業物聯網是通過將傳感器、控制器、網絡通信等技術與農業生產相結合，構建起一套具有感知、傳輸、處理、控制等功能的綜合信息系統。它以互聯網為基礎，利用大數據、云計算、人工智能等先進技術，對農業生產過程中的各種信息進行實時采集、傳輸、處理和應用，實現對農業生產環境的智能監控、智能決策和智能控制，提高農業生產效率、產品質量和資源利用效率。2.2農業物聯網關鍵技術2.2.1傳感器技術傳感器技術是農業物聯網的核心技術之一，主要負責對農業生產環境中的各種參數進行實時監測。常見的傳感器包括溫度、濕度、光照、土壤養分、病蟲害等傳感器。傳感器的選擇和布設直接影響到農業物聯網系統的數據采集質量。2.2.2網絡通信技術網絡通信技術是農業物聯網中數據傳輸的保障。主要包括有線和無線通信技術，如以太網、WiFi、藍牙、ZigBee、LoRa等。選擇合適的網絡通信技術可以提高數據傳輸的實時性和穩定性。2.2.3數據處理與分析技術數據處理與分析技術是農業物聯網系統中的關鍵環節，主要包括數據預處理、數據存儲、數據挖掘和智能分析等。通過對農業生產過程中產生的海量數據進行處理和分析，可以為農業生產提供科學依據。2.2.4控制與執行技術控制與執行技術是農業物聯網系統實現對農業生產環境智能控制的核心。主要包括控制器、執行器和驅動設備等，根據預設策略或實時分析結果對農業生產設備進行自動控制。2.3農業物聯網應用場景2.3.1智能監測農業物聯網可實現對農田、溫室、養殖場等農業生產環境的實時監測，為農民提供準確的氣象、土壤、作物生長等數據，便于農民及時調整農業生產措施。2.3.2智能灌溉根據土壤濕度、作物需水量等數據，農業物聯網系統可自動調節灌溉設備，實現精準灌溉，提高水資源利用率。2.3.3智能施肥通過監測土壤養分含量和作物生長狀態，農業物聯網系統可自動調節施肥設備，為作物提供適宜的營養，減少化肥施用量，降低環境污染。2.3.4病蟲害防治農業物聯網系統可實時監測病蟲害發生情況，并通過遠程診斷和智能決策，為農民提供有效的防治措施。2.3.5智能養殖農業物聯網在養殖領域可實現對養殖環境的實時監測、自動喂食、疫病防控等，提高養殖效益和產品質量。2.3.6農產品追溯利用農業物聯網技術，對農產品生產、加工、銷售等環節進行信息采集和跟蹤，提高農產品質量安全和消費者信任度。第3章智能農業設備設計3.1設備選型與設計原則在智能農業設備的設計過程中，合理選型與遵循設計原則是保證系統可靠、高效、經濟運行的關鍵。本節主要闡述設備選型依據及設計原則。3.1.1設備選型依據（1）適應性：設備需適應我國農業生產的自然環境及作物種類；（2）可靠性：設備需具備較高的穩定性和抗干擾能力；（3）精確性：設備測量數據應具有較高的精確度，以保證農業生產指導的準確性；（4）經濟性：在滿足功能需求的前提下，盡量降低設備成本；（5）可擴展性：設備應具備較強的擴展能力，以滿足未來農業生產發展的需求。3.1.2設計原則（1）標準化：遵循國家及行業標準，保證設備質量及兼容性；（2）模塊化：采用模塊化設計，便于設備維護、升級和擴展；（3）集成化：將多種功能集成于一個設備，提高設備利用率；（4）智能化：運用現代信息技術，實現設備自動化、智能化；（5）節能環保：降低設備能耗，減少農業生產對環境的影響。3.2土壤傳感器設計土壤傳感器主要用于監測土壤水分、溫度、電導率等參數，為農業生產提供關鍵數據支持。3.2.1土壤水分傳感器采用頻率域反射技術，實現土壤水分的快速、準確測量。3.2.2土壤溫度傳感器采用熱敏電阻或熱電偶作為感測元件，實時監測土壤溫度。3.2.3土壤電導率傳感器采用電導率傳感器，測量土壤溶液的電導率，反映土壤鹽分狀況。3.3氣象站設計氣象站用于監測農業生產過程中的氣象數據，為作物生長提供氣候依據。3.3.1風速傳感器采用三杯式或超聲波風速傳感器，實時監測風速。3.3.2風向傳感器采用風向標或電子風向傳感器，監測風向。3.3.3溫濕度傳感器采用溫濕度傳感器，同時監測空氣溫度和濕度。3.3.4光照傳感器采用硅光電池或光敏電阻，監測光照強度。3.3.5雨量傳感器采用翻斗式或超聲波雨量傳感器，實時監測降水量。3.4植株生長監測設備設計植株生長監測設備用于監測作物生長狀況，為農業生產提供決策依據。3.4.1植株高度傳感器采用激光或超聲波傳感器，非接觸式測量植株高度。3.4.2葉面積指數傳感器采用光學或激光傳感器，監測葉面積指數。3.4.3植株水分傳感器采用紅外或微波傳感器，監測植株水分狀況。3.4.4植株養分傳感器采用光譜傳感器，實時監測植株養分含量。第4章農業數據采集與傳輸4.1數據采集技術4.1.1硬件設備選擇在農業數據采集過程中，硬件設備的選擇。根據實際需求，本設計采用具有高精度、高穩定性及抗干擾能力強的傳感器，如溫濕度傳感器、光照傳感器、土壤濕度傳感器等。考慮到農業環境的特殊性，所選硬件設備需具備良好的防水、防塵功能。4.1.2數據采集方法數據采集方法主要包括有線和無線兩種方式。有線數據采集主要通過RS485、以太網等接口進行；無線數據采集則采用ZigBee、LoRa、NBIoT等低功耗、長距離的無線通信技術。根據農田分布、監測點數量等因素，合理選擇數據采集方式。4.2數據傳輸協議4.2.1傳輸協議選擇為保證數據傳輸的可靠性和實時性，本設計采用MQTT（MessageQueuingTelemetryTransport）協議進行數據傳輸。MQTT協議具有輕量級、低功耗、支持發布/訂閱消息模式等特點，適合于物聯網設備的數據傳輸。4.2.2數據傳輸安全保障為保障數據傳輸的安全性，采用以下措施：（1）數據加密：采用AES（AdvancedEncryptionStandard）算法對數據進行加密處理，保證數據在傳輸過程中的安全性。（2）身份認證：通過數字證書和用戶名密碼驗證設備身份，防止非法設備接入。（3）傳輸通道：采用安全傳輸協議TLS（TransportLayerSecurity）加密數據傳輸通道，提高數據安全性。4.3數據預處理與存儲4.3.1數據預處理數據預處理主要包括數據清洗、數據融合和數據分析等步驟。數據清洗旨在去除異常值和重復數據，保證數據的準確性和可靠性；數據融合將不同來源的數據進行整合，提高數據的利用價值；數據分析則對預處理后的數據進行實時分析，為決策提供依據。4.3.2數據存儲為滿足大數據量的存儲需求，本設計采用分布式數據庫進行數據存儲。根據數據類型和數據特點，選擇合適的存儲引擎，如關系型數據庫MySQL、非關系型數據庫MongoDB等。同時采用數據備份和冗余技術，保證數據的可靠性和穩定性。4.3.3數據查詢與導出為方便用戶查詢和管理數據，提供數據查詢和導出功能。用戶可根據時間、地點、設備等條件進行查詢，并將查詢結果導出為Excel、CSV等格式，以便進行進一步分析。第5章物聯網平臺架構設計5.1總體架構本章主要對農業物聯網智能農業設備與管理平臺的總體架構進行設計。該架構主要包括設備接入層、數據處理與分析層以及應用服務層三個層次。總體架構以數據流為主線，貫穿各層模塊，實現農業設備的數據采集、傳輸、處理、分析及應用的完整閉環。5.2設備接入層設計設備接入層主要負責農業物聯網中各類智能設備的接入和數據采集。其主要設計內容包括：（1）設備接入規范：制定統一的設備接入協議和接口規范，保證不同廠商、不同類型的設備能夠無縫接入平臺；（2）設備管理：實現設備注冊、設備信息管理、設備狀態監控等功能，保證設備在線、穩定運行；（3）數據采集：通過傳感器、攝像頭等設備實時采集農業環境、作物生長、設備運行等數據；（4）數據傳輸：采用加密、壓縮等手段，保障數據在傳輸過程中的安全性和高效性。5.3數據處理與分析層設計數據處理與分析層主要負責對接收到的原始數據進行處理和分析，為應用服務層提供有力支持。其主要設計內容包括：（1）數據預處理：對原始數據進行清洗、去噪、歸一化等預處理操作，提高數據質量；（2）數據存儲：構建分布式數據存儲系統，實現海量農業數據的存儲和管理；（3）數據分析：運用大數據技術，結合農業領域知識，對數據進行挖掘和分析，提取有效信息；（4）數據挖掘算法：設計并實現適用于農業領域的機器學習、深度學習等算法，為農業決策提供智能化支持。5.4應用服務層設計應用服務層主要負責為用戶提供具體的應用服務，包括農業設備管理、農業生產監控、農業決策支持等功能。其主要設計內容包括：（1）農業設備管理：實現對農業設備的遠程控制、故障診斷和預警等功能，提高設備運行效率；（2）農業生產監控：實時展示農業環境、作物生長等數據，為農業生產提供可視化監控；（3）農業決策支持：結合數據分析結果，為農業生產經營提供決策支持，實現精準農業；（4）用戶交互界面：設計友好的用戶界面，提供便捷的操作體驗，滿足不同用戶的需求。第6章農業數據智能處理與分析6.1數據挖掘技術6.1.1農業大數據概述農業大數據是指在農業生產、經營、管理和服務過程中產生的大量、多樣、快速的數據集合。針對農業大數據的特點，本章采用數據挖掘技術進行深入分析和研究。6.1.2數據挖掘技術在農業領域的應用對數據挖掘技術在農業領域的應用進行綜述，包括關聯規則挖掘、分類與預測、聚類分析等，并對各類技術的優缺點進行比較。6.2農業數據特征提取6.2.1數據預處理對收集到的原始農業數據進行清洗、去噪、歸一化等預處理操作，提高數據質量。6.2.2特征選擇與提取通過相關性分析、主成分分析等方法，從海量農業數據中提取關鍵特征，為后續分析奠定基礎。6.3農業數據分析模型6.3.1農業數據分類模型構建基于支持向量機（SVM）、決策樹等算法的農業數據分類模型，實現對不同類別農業數據的識別和預測。6.3.2農業數據聚類模型利用Kmeans、層次聚類等算法對農業數據進行聚類分析，發覺數據中的潛在規律。6.3.3農業數據關聯分析模型基于Apriori算法、FPgrowth算法等，挖掘農業數據中的關聯規則，為農業生產決策提供依據。6.4結果展示與可視化6.4.1結果展示對分析結果進行整理和描述，包括分類、聚類和關聯分析的詳細結果。6.4.2可視化分析采用圖表、熱力圖等可視化手段，直觀地展示農業數據分析結果，便于用戶快速理解和決策。第7章智能農業設備控制策略7.1設備控制需求分析7.1.1自動化控制需求在智能農業中，自動化控制是提高農業生產效率、降低勞動強度、減少資源浪費的關鍵。針對農業物聯網環境下的設備，需對灌溉、施肥、溫濕度調節等環節進行自動化控制需求分析。7.1.2精準控制需求精準控制是智能農業設備的核心需求，包括對作物生長環境因子的精確監測和調控，以及對農業機械作業的精準定位與控制。7.1.3預測性控制需求基于歷史數據和實時數據，分析作物生長規律和設備運行狀態，預測未來設備控制需求，實現前瞻性調控。7.2設備控制算法設計7.2.1模糊控制算法針對農業環境的不確定性和多變性，采用模糊控制算法對設備進行控制，提高系統適應性和魯棒性。7.2.2PID控制算法對具有明確數學模型的農業設備，采用PID控制算法進行控制，實現快速、穩定、精確的控制效果。7.2.3機器學習算法利用機器學習算法對大量農業數據進行訓練，優化設備控制參數，提高控制效果。7.2.4多模型自適應控制算法結合不同作物生長階段和環境條件，采用多模型自適應控制算法，實現設備控制策略的自動切換。7.3設備控制策略實施與優化7.3.1控制策略實施根據設備控制需求分析，設計相應的控制策略，并在實際農業生產中進行實施。7.3.2控制效果評估對實施的控制策略進行實時監測和評估，包括設備運行穩定性、控制精度、能耗等方面。7.3.3控制策略優化基于控制效果評估，對現有控制策略進行優化調整，提高設備控制效果和農業生產效益。7.3.4遠程監控與維護建立遠程監控與維護系統，實時掌握設備運行狀態，發覺并解決控制策略實施過程中的問題。第8章農業生產管理與決策支持8.1農業生產管理需求分析農業生產管理需求分析是構建智能農業設備與管理平臺的基礎。本節從農業生產實際需求出發，分析農業生產管理的關鍵環節，為后續決策支持系統設計提供依據。8.1.1農業生產管理環節（1）種植計劃管理（2）土壤與肥料管理（3）灌溉與水分管理（4）病蟲害防治（5）農業機械作業調度（6）農產品收獲與儲運8.1.2需求分析（1）數據采集與傳輸：實時監測農業生產環境數據，如氣溫、濕度、土壤水分等，以及作物生長狀態數據，實現數據的快速、準確傳輸。（2）數據處理與分析：對采集的數據進行處理和分析，為決策提供依據。（3）決策支持：根據分析結果，為農業生產管理提供合理的決策建議。（4）信息化管理：實現農業生產各環節的信息化管理，提高管理效率。8.2決策支持系統設計決策支持系統是農業物聯網智能農業設備與管理平臺的核心部分，本節從系統架構、功能模塊、關鍵技術等方面進行設計。8.2.1系統架構（1）數據層：負責數據采集、存儲、清洗和預處理。（2）分析層：對數據進行分析，包括數據挖掘、模型建立等。（3）決策層：根據分析結果，為農業生產管理提供決策支持。（4）應用層：將決策結果應用于農業生產實踐，實現智能化管理。8.2.2功能模塊（1）數據管理模塊：負責數據的采集、存儲、查詢和管理。（2）分析與模型模塊：構建作物生長模型、病蟲害預測模型等，為決策提供依據。（3）決策支持模塊：根據分析結果，農業生產管理決策建議。（4）用戶界面模塊：為用戶提供友好、易操作的人機交互界面。8.2.3關鍵技術（1）數據采集技術：無線傳感器網絡技術、衛星遙感技術等。（2）數據處理與分析技術：大數據處理技術、機器學習與數據挖掘技術等。（3）決策支持技術：專家系統、優化算法等。8.3農業生產調度與優化農業生產調度與優化是提高農業生產效率、降低生產成本的關鍵環節。本節從作物生長模型、農業機械作業調度等方面進行優化設計。8.3.1作物生長模型（1）建立作物生長模型，預測作物生長狀態。（2）結合環境因素，優化作物種植計劃。（3）根據作物生長需求，制定合理的灌溉、施肥等管理措施。8.3.2農業機械作業調度（1）建立農業機械作業調度模型，提高作業效率。（2）考慮作物生長周期、土壤條件等因素，制定合理的作業計劃。（3）優化農業機械作業路徑，降低能源消耗。8.4農業災害預警與防治農業災害預警與防治是保障農業生產安全的重要措施。本節從病蟲害預測、自然災害預警等方面進行設計。8.4.1病蟲害預測（1）建立病蟲害預測模型，實時監測病蟲害發生情況。（2）結合氣象、土壤等數據，預測病蟲害發展趨勢。（3）提前采取防治措施，降低病蟲害對農業生產的影響。8.4.2自然災害預警（1）利用衛星遙感技術，監測干旱、洪澇等自然災害。（2）建立自然災害預警模型，提前發布預警信息。（3）制定應急預案，減輕自然災害對農業生產的影響。第9章系統集成與測試9.1系統集成策略本章節主要闡述農業物聯網智能農業設備與管理平臺的系統集成策略。系統集成是將各個獨立的模塊、設備或子系統通過一定的方法和技術，組合成一個功能完善、協調一致的整體。以下是本系統的集成策略：9.1.1模塊化設計在系統集成過程中，遵循模塊化設計原則，將系統劃分為若干個功能模塊，便于各個模塊的獨立開發和后期集成。9.1.2標準化接口制定統一的接口標準，保證各模塊、設備之間的通信和數據交換順暢進行。9.1.3分階段集成將系統集成分為多個階段，逐步實現各模塊的集成，降低集成過程中的風險。9.1.4系統集成測試在系統集成過程中，對各模塊進行嚴格的測試，保證集成后的系統能夠正常運行。9.2系統測試方法與步驟本節主要介紹農業物聯網智能農業設備與管理平臺的測試方法與步驟。9.2.1測試方法（1）單元測試：針對每個模塊進行功能測試，驗證模塊功能的正確性。（2）集成測試：將多個模塊組合在一起，測試模塊之間的協同工作和數據交換。（3）系統測試：對整個系統進行測試，驗證系統功能的完整性和穩定性。（4）功能測試：評估系統在特定條件下的功能，包括響應時間、并發處理能力等。（5）安全測試：檢查系統在各種攻擊手段下的安全性。9.2.2測試步驟（1）制定測試計劃：明確測試目標、測試范圍、測試方法和測試時間等。（2）設計測試用例：根據測試需求，編寫詳細的測試用例，包括輸入數據、操作步驟和預期結果。（3）執行測試：按照測試用例進行測試，記錄測試結果。（4）分析測試結果：對測試過程中發覺的問題進行分析，找出原因，制定解決方案。（5）修復缺陷：根據分析結果，對系統進行修改和完善。（6）重復測試：在缺陷修復后，對相關功能進行回歸測試，保證修改的正確性。9.3系統功能評估本節主要對農業物聯網智能農業設備與管理平臺的功能進行評估。9.3.1評估指標（1）響應時間：系統處理用戶請求的時間。（2）并發處理能力：系統同時處理多個用戶請求的能力。（3）