基于物联网的浮标水质监测系统与溶解氧浓度预测模型

为促进近海养殖业信息化发展,更好地实现对近海养殖环境的监控,设计了基于浮标平台的环境监测系统。利用STM32L475微控制器定时采集光照、温度、pH值、溶解氧浓度等信息,通过物联网技术将数据传输至云监测平台,实现了多区域环境信息远程监测和多终端访问。提出了改进遗传算法BP神经网络的溶解氧浓度预测模型,实现对近海养殖环境的预测;根据所采集的数据,利用改进遗传算法对初始权重和阈值进行优化得到最优参数,在此基础上构建BP神经网络溶解氧浓度预测模型。通过试验验证了该系统海洋环境信息采集的准确性与可靠性,以及溶解氧浓度预测模型的有效性;与传统遗传算法BP神经网络预测模型相比,平均误差由0.0778mg/L降至0.0178mg/L,能够满足近海养殖的实际需求。