【摘 要】
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水是关系人类生存的重要资源之一。对水资源的保护离不开对水质的准确监测与评价。随着人工智能、物联网等现代科学技术的不断发展,水质监测与评价方法也不断革新。近年来,人工神经网络技术已经被越来越多的研究者用于水质评价。采用现代传感器的物联网技术正成为水质实时监测系统设计的重要支撑。特别是5G网络的全面部署将有助于增强传统水质监测系统的功能。根据国家《“十四五”国家地表水监测及评价方案（试行）》,本文以p
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水是关系人类生存的重要资源之一。对水资源的保护离不开对水质的准确监测与评价。随着人工智能、物联网等现代科学技术的不断发展,水质监测与评价方法也不断革新。近年来,人工神经网络技术已经被越来越多的研究者用于水质评价。采用现代传感器的物联网技术正成为水质实时监测系统设计的重要支撑。特别是5G网络的全面部署将有助于增强传统水质监测系统的功能。根据国家《“十四五”国家地表水监测及评价方案（试行）》,本文以p H值、溶解氧、氨氮、高锰酸盐指数、总磷5个指标为输入特征参数,构建了一个反向传播（back propagation,BP）神经网络模型进行综合水质评价。并且对BP网络模型的相关算法进行了理论推导和实验对比,得出用Relu作为激活函数比Sigmoid函数更好的结论。随机选取了南充市地表水监测站提供的2021年部分历史监测数据进行水质分类测试,实验结果表明本文提出的基于BP神经网络的水质综合评价方法比单因子评价法得到的水质等级分类结果更为合理。为实现对水质指标的实时检测,设计了一个扩展性强的水质监测系统,实现对水质评价所需的p H值、溶解氧、氨氮以及温度等4个指标参数的实时、自动采集和上传。该监测系统主要由数据采集传感模块、稳压电源模块、Arduino控制核心、通信模块以及云端处理模块等组成。Arduino开发板控制相关传感器,实现水质数据的采集。选用FT141通信模块和树莓派4B,使得监测系统能兼容支持5G及以下的移动通信制式和Wi Fi无线传输。树莓派4B接收由Arduino开发板传来水质数据后,通过无线方式将水质数据上传至阿里云平台。本文设计的监测系统具有强大的数据传输能力和部署灵活的优点。利用阿里云搭建了一个直观的可视化Web管理平台,实现对远程无线传感采集到的水质数据的接收、存储、处理以及可视化,便于用户及时、准确、直观地监测水质。此外,该管理平台还可以主动发送告警通知到钉钉App。
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