BP神经网络-本科生毕业设计论文-小论文

基于智能计算的水质预测预警系统的设计与实现

温子铭1,刘双印1

（1.广东海洋大学信息学院，广东湛江524088）

摘要：及时准确地掌握水质变化趋势是确保水产品健康养殖的关键，为此，本设计采用智能计算与现代Web开发技术有机结合，以软件工程为指导，按照面向对象程序设计的方法，构建5种基于智能计算的水质预测预警模型；采用J2EE为开发工具设计实现了B/S架构的水质预测预警系统。该系统主要有水质数据管理、水质数据趋势展示、水质指标溶解氧浓度预测、水质预警管理等功能模块组成，用户界面友好，水质预测精度较高，能够满足水产养殖水质管理的需要。该系统的研制为提前掌握水质未来发展趋势、水污染预警提供基础数据和手段，为应对突发水质事件、水质调节、水产养殖生产管理与规划提供科学的决策依据，有一定的实用价值。

关键词:水产养殖；水质趋势；J2EE；水质预测预警系统；智能计算；

Design and Implementation of Water Quality Predicting and Early Warning System

Base on Smart Computing

Wen Ziming, Liu Shuangyin

(1. Information Institute of Guangdong Ocean University, Zhanjiang,GuangDong 524088) Abstract:Have a good command of water quality trends in time and accurately is the key to assure health growth of the aquatic products. Therefore, this design is combined with intelligent computing and modern web development technology, on the guidance of software engineer, and also established five kinds of water quality predicting and early warning models based on intelligent technology according to the measure of Object-Oriented Programming; We adopted J2EE as development tool to achieve the water quality predicting and early warning system based on B/S framework. This system mainly included water quality data management module, water quality data trend module, dissolved oxygen prediction module and water quality early warning module. It’s useful for users and can meet the needs of aquatic water quality management. The establishment of this system provide the basic data and methods to handling the future water quality trend and water pollution early warning. And also provide the scientific decision for dealing with the water pollution events, water quality adjustment, aquaculture management and plans. It has practical value.

Key words: Aquaculture, water quality trend, J2EE, water quality predicting and early warning system, intelligent computing.

1引言

我国是水产养殖大国，也是世界上唯一一个养殖产量超过捕捞产量的国家, 水产养殖为解决食品供给、粮食安全、改善民生，增加农民收入等方面发挥了重要作用。但目前水产养殖业主要沿用大量消耗资源和粗放式经营的传统养殖模式，投饵、施药、施肥不科学不合理、极大地恶化了水产品赖以生存的水体环境，严重制约着水产养殖业健康可持续发展。为此，亟需利用智能信息处理技术对水产养殖水质进行准确预测，及时掌握养殖水质的变化规律，辨识水质异常变化并进行提前预警，对防范水质恶化与疾病爆发、水环境保护与治理提供科学决策依据，在实现水产品高产、优质、高效的健康养殖、推进渔业信息现代化中将发挥重要的作用。

针对水产养殖过程中出现的水质问题和现有水质预测系统在实际应用过程中出现的问题，本文在研究当前水质方面期刊、书籍等之后，认为在这个智能化的年代，智能计算是水质预测的趋势，它将在未来的水质预测中扮演越来越重要的角色。智能计算讲求的是大量数据的学习，学习量越大，智能计算的数据处理能力就越强。相比之人脑，计算机拥有更强的运算能力，因此计算机对于智能计算的支持是完美的。在本文中，本人将通过基于水质预测预警系统的设计与实现来对智能计算与计算机的

第一作者：温子铭,男, 学士，广东人，2012届信息管理与信息系统专业。

完美结合进行说明。 2 相关理论概述

2.1 信息技术相关理论概述

面向对象的开发思想始终贯穿在系统开发的整个过程，所有能够提升系统性能、减轻工作负担的技术都是本人在开发过程中优先考虑的。本系统立足于J2EE 平台的MVC 架构进行开发，利用struts 与spring 整合技术将系统前后台代码分离、降低系统模块之间耦合度；采用springJDBC 技术将Oracle 数据库交给spring 管理，大大减少了系统实现的代码；同时为减轻系统负担，能在数据库完成的处理一般优先考虑用PL/SQL 来处理；在系统前台方面，本系统采用JSP 技术进行开发，为了系统界面美观，同时加入了富客户端技术—ExtJS 。系统测试表明，系统的前台页面比较美观，系统性能颇为突出，在前后台交互的实现中具有JSP+Servlet 模式所不具有的能力。 2.2 BP 神经网络算法概述

BP 神经网络是一种反向递推修正权数的非线性、多层前馈型神经网络， 它具有很强的非线性映射能力、自学习自适应能力、容错能力和泛化能力，它可以通过学习映射关系，将学习内容记忆到网络中去，并且能够自动纠错，将学习成果应用于新知识中去[1]。BP 神经网络的模型视图是一个拓扑结构，包括输入层、隐含层和输出层，其中，输入层和输出层都只有一层，而隐层可以有多层。如图2-1所示，样本数据通过与隐含层的映射送达输出层，最终处理得到网络的输出。关于BP 神经网络的各层处理过程，将在下面的章节中涉及到。

1

x 2

x N x

图2-1 BP 神经网络示意图

2.3 预测算法概述

预测学是综合运用多学科知识和技术分析方法对事物规律与未来发展进行分析和研究的交叉学科。预测是估计事物及未来的变化趋势，采用数学的方法，可以从历史规律中预测未来。在本系统中，运用了时间序列平滑预测法的差分指数平滑法和移动平均法。他们的核心都是将被观察到的某种统计指标值依时间先后顺序排列，作为一个数据集合，抽取其数据规律，进而预测出未来的相关数据[2]。

在本系统中，主要采用了移动平均法进行数据预测。移动平均法是以假定预测值与预测期相邻的若干观察期数据有密切关系为基础的一种方法。移动平均法是根据时间序列资料逐项推移，依次计算包含一定项数的时序平均数，以反映长期趋势的方法。当时间序列的数值由于受周期变动和不规则变动的影响，起伏较大，不易显示出发展趋势时，可用移动平均法，消除这些因素的影响，分析预测序列的长期趋势。移动平均法包含简单移动平均法、加权移动平均法和二重移动平均法。

3 水质预测关键技术分析

水质预测预警系统的设计与实现是本次研究重点与难点，在本系统中，难点在于BP 神经网络与