随着人们对水产品需求的不断提升,集约化水产养殖产业凭借其先进、高效等优势获得蓬勃发展。然而,集约化养殖的高密度容易导致水质恶化,养殖水质的科学管理已成为制约其发展的主要瓶颈。考虑到养殖水温是影响水产品产量与质量最为重要的水质参数,而现有水温预测模型在水产养殖领域的应用尚浅,养殖人员多依据养殖经验对养殖水温进行管理与控制,出错率高且效率低下,本研究围绕池塘养殖水温预警提出一套完整解决方案,即基于改进BP神经网络算法构建面向大闸蟹养殖的水温预测模型,并以此开发出水产养殖水温预警系统。本研究的主要工作包括:（1）基于文献分析梳理现状与整合必要理论:分析国内外水质预测与预警、水产养殖水温预警以及BP神经网络算法改进现状,剖析研究领域现存不足并吸取可借鉴经验。同时围绕水产养殖水温测量与预测,对水温参数传感技术、Zigbee技术、遗传算法和BP神经网络算法等理论进行介绍,奠定研究理论基石。（2）改进传统BP神经网络算法:考虑到单纯基于传统BP神经网络构建的水温预测模型,难以满足集约化水产养殖对水温预测的高要求,故立足传统BP神经网络算法局限,引入遗传算法（GA）对其优化,得到GABP算法。该算法先将遗传算法获得的最优网络权值与阈值赋给BP神经网络,再进行BP网络的训练。通过拟合仿真试验得出,GABP算法相较于传统BP算法有更快的收敛速度,并具有更高精度的预测回报,算法综合性能得到有效提升。因此,将改进后的BP神经网络算法应用于水产养殖水温预测模型的构建中具有可行性。（3）基于GABP算法构建水产养殖水温预测模型:以大闸蟹池塘养殖为例,先基于系统动力学理论找出影响池塘水温的关键因子,再依据这些因子选择长沙青羊湖大闸蟹养殖基地采集到水温预测模型训练样本600个和测试样本120个。采用MATLAB2019a软件根据模型输入、输出情况,以及借助经验试凑法构建出一个5-5-1结构的水产养殖水温预测模型。通过GABP算法对模型进行训练,最终得到一个基于气温、太阳辐射、降雨量、风速以及空气湿度五大气象数据输出养殖池塘水温预测结果的水温预测模型。模型测试表明,模型预测过程稳定、预测结果精确。（4）以所构建的水产养殖水温预测模型为技术支撑,开发水产养殖水温预警系统:按照系统需求分析、系统设计、实现以及测试的软件开发思路完成了水产养殖水温预警系统的开发。该系统硬件部署有水温传感器模块、气象站参数模块、数据采集节点、无线传输模块、现场监测模块、远程监控模块;而软件方面构建了数据管理、智能预测、水温预警、水温控制等功能,支持养殖人员通过移动终端和Web终端的双端访问。（5）水产养殖水温预警系统的应用说明与前景探索:对水产养殖水温预警系统主要功能应用进行讨论,以充分体现系统在水产养殖水域温度智能预警、自动控制以及统计分析中的可用性与实用性。同时,结合水产养殖水质控制综合性要求以及当前系统在跨区管理中的不足,从与其他关键养殖水质因子进行集成预警、引入GIS技术两大维度,对系统未来可行的应用前景或者发展方向进行了初步的探索。本文的研究,对提高水产养殖水温管理与控制的科学性与有效性、促进我国集约化水产养殖产业的长远发展,并助力我国水产养殖的智能化、信息化进程具有实际意义。