基于神经网络的在线水质智能监测系统搭建方案研究

前言

水环境质量直接关系生态安全和人类健康，而传统水质监测依赖人工采样和实验室分析，存在效率低、成本高、实时性差等问题。近年来，人工智能技术的快速发展为水质监测提供了新思路，其中神经网络凭借其非线性建模能力和自适应性，成为水质预测与异常检测的核心工具。

本文结合物联网与神经网络技术，设计一种在线水质智能监测系统。系统通过传感器网络实时采集多参数水质数据，利用优化后的BP 神经网络模型进行动态分析与预测，并通过云平台实现数据可视化与远程管理。研究旨在提升监测系统的智能化水平，为水环境保护提供技术支撑。

1.系统总体架构设计

系统分为硬件层、数据处理层和应用层三部分，具体设计如下。

1.1 硬件层

硬件层由传感器模块、数据采集终端和通信设备组成。

传感器模块选用高精度传感器监测pH值、溶解氧（DO）、化学需氧量（COD）、氨氮等关键参数，传感器需满足稳定性（ ±0.05pH 误差）和宽量程（如水温 0–80℃）要求。

数据采集终端是集成STM32 等微控制器，支持多通道数据同步采集，并通过 4G/WiFi 模块将数据上传至云端。通信模块则采用 LoRa 或 NBIoT 技术实现低功耗远距离传输，确保复杂水域环境下的数据可靠性。

1.2 数据处理层

数据处理层包括云端服务器和神经网络模型。通过均值滤波、归一化等方法消除噪声，进行数据预处理，提升数据质量。基于 Hadoop 或阿里云平台构建数据库，支持海量数据存储与快速检索。采用 GABP 神经网络（遗传算法优化 BP网络），通过 MapReduce 框架并行化训练，解决传统 BP 易陷入局部最优的问题，提升模型收敛速度与预测精度。

2.神经网络模型优化与训练

2.1 模型结构设计

BP 神经网络包含输入层、隐含层和输出层。输入层用于接收 pH、DO、COD等6 项水质参数。隐含层中通过试凑法确定最佳神经元数量（实验表明隐含层 8节点时误差最小）。再通过输出层输出水质等级（ⅠⅤ类）或异常概率。

2.2 改进训练算法

引入遗传算法（GA）优化初始权值与阈值，避免随机初始化导致的局部最优问题。训练过程采用自适应学习率，结合Dropout 技术防止过拟合。

2.3 模型验证

以西江 2011–2015 年水质数据为样本，对比 GABP 与传统 BP、PSOBP 的性能。实验表明，GABP 的预测误差降低 23% ，训练时间缩短 40% ，且 MapReduce并行化后支持千级节点规模数据处理。

3.系统测试与应用

3.1 测试环境

为了验证基于神经网络的在线水质智能监测系统的实际性能，选择某人工湖作为测试场地。该人工湖水域面积约为 5 平方公里，水深范围为1.5 米至 4 米，水质受季节性降雨和周边农业活动影响较大，具有典型的水质变化特征。测试期间，系统共部署了 10 个监测节点，均匀分布在湖泊的不同区域，包括近岸、湖心和入水口等关键位置。每个监测节点配备了高精度传感器，用于实时采集 pH值、溶解氧（DO）、化学需氧量（COD）、氨氮（NH₃-N）、浊度和水温等关键水质参数。

测试周期为 30 天，涵盖了枯水期和丰水期两个典型阶段。枯水期水质相对稳定，适合验证系统的长期监测能力；丰水期由于降雨和径流的影响，水质波动较大，适合测试系统在复杂环境下的适应性和鲁棒性。测试期间，系统每 5 分钟采集一次数据，并通过4G 网络实时上传至云端服务器进行处理和分析。

3.2 性能指标

系统性能测试主要从精度、实时性和稳定性三个方面进行评估，具体指标如下：

1.精度

系统 pH 监测误差控制在 ±0.03 范围内，与实验室标准测量结果对比，平均绝对误差（MAE）为 0.02，满足高精度监测需求。化学需氧量（COD）的监测误差 ⩽5% ，与实验室滴定法测量结果对比，相关系数（R²）达到 0.98，表明系统在有机物污染监测方面具有较高的可靠性。溶解氧（DO）监测误差 ⩽0.2mg/L ，氨氮（NH₃-N）监测误差 ⩽0.05mg/L ，浊度监测误差 ⩽ 2NTU，均达到行业标准要求。

2.实时性

系统数据上传延迟 <2 秒，能够满足实时监测的需求。在测试期间，网络传输稳定性良好，未出现数据丢失或长时间延迟的情况。当水质参数超出预设阈值时，系统能够在 <10 秒内触发预警，并通过短信、邮件和移动端推送等多种方式通知管理人员，确保及时采取应对措施。

3.稳定性

系统在 30 天的连续运行中未出现任何故障，各监测节点数据采集和传输功能正常，云端服务器处理能力稳定。传感器漂移率 <1% ，表明系统在长期运行中能够保持较高的数据可靠性。通过定期校准和自诊断功能，进一步降低了传感器漂移对监测结果的影响。

4.总结与展望

本文设计并实现了一种在线水质智能监测系统，该系统巧妙地融合了神经网络与物联网技术，成功地实现了水质参数的实时采集、智能分析与精准预警。通过这一系统，我们能够及时获取水质数据，对水体中的各项指标进行全面、准确的监测，为水质管理和环境保护提供了有力的技术支持。

在系统的设计与实现过程中，我们充分利用了神经网络的强大学习能力，对水质数据进行了深入的分析和处理。同时，物联网技术的应用使得系统能够实时采集水质数据，并将其传输至云端进行进一步的分析和处理。这种融合的技术方案不仅提高了水质监测的准确性和实时性，还大大降低了人工监测的成本和难度。然而，随着技术的不断发展和应用需求的不断变化，我们意识到在线水质智能监测系统仍有诸多方面值得进一步研究和探索。

在多模型融合方面，我们计划结合卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）的优势，进一步提升系统对时序数据的处理能力。CNN 在特征提取方面表现出色，而 LSTM 则擅长处理时序数据中的长期依赖关系。通过融合这两种模型，我们期望能够更准确地预测水质变化趋势，为水质管理提供更可靠的决策支持。

参考文献

[1]蔡阳.数字孪生水利建设进展与发展思考[J].水利信息化,2025,(01):1-7+20.DOI:10.19364/j.1674-9405.2025.01.001.

[2]张乔.物联网技术在皮革企业污水处理监测系统智能化设计中的应用[J/OL]. 中 国 皮 革 ,1-5[2025-03-01].https://doi.org/10.13536/j.cnki.issn1001-6813.2025-003-011.

[3]陈洁,许竹青,张龙.我国水产养殖数字化发展的路径、国外经验启示及对策[J/OL].华中农业大学学报,1-8[2025-03-01].http://kns.cnki.net/kcms/detail/42.1181.S.20250221.1426.002.html.

基金来源：大学生创新创业训练计划项目项目编号：S202410876030课题名称：“AquaSense”——基于神经网络的在线水质智能监测系统