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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 SystemBase on Smart ComputingWen 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。
bp网预报模型的建模方法及应用
随着现代社会的发展和进步，人们对技术的要求越来越高，各种预测技术也受到了广泛的应用。
BP网络预报模型是一种新兴的人工智能技术，它能够精确地预测未来的变化趋势，因此受到了社会的广泛关注。
本文就BP网络预报模型的建模方法及应用作一介绍，以期对此新技术的发展有所了解。
第一部分，主要介绍BP网络预报模型的建模方法。
BP网络模型是一种基于多层前馈神经网络的技术，它可以将复杂的函数映射到一个任意非线性结构。
首先，确定输入输出数据，然后利用梯度下降算法对输入和输出进行建模。
完成这一步之后，再通过反向传播算法调整权重，以达到最佳的模型精度。
第二部分，主要介绍BP网络预报模型的应用。
BP网络预报模型可应用于各种预测场景，如气象预测、股票市场预测以及经济发展趋势预测等。
在气象预测中，BP网络模型可以基于复杂的气象数据，准确预测天气状况；在股票市场预测中，可以基于历史股票数据，准确预测股票的变化趋势；在经济发展趋势预测中，可以基于经济数据，准确预测经济的发展趋势。
第三部分，主要介绍BP网络预报模型的局限性。
虽然BP网络预报模型具有极高的准确率，但存在一定的局限性：首先，它忽略了复杂度曲线，这可能会影响到模型的准确性；其次，它无法处理中断观测、局部极值问题，这也会降低预测的准确性；最后，它对数据量的要求较高，如果数据量不足，就无法达到较高的准确度。
最后，作为一种新兴的人工智能技术，BP网络预测模型取得了较大的成功。
它可以准确预测气象、股票市场和经济的发展趋势，为社会的发展和进步提供了帮助。
但是，它也有一定的局限性，因此在选择和使用时，也要根据实际情况进行合理的评估。
基于深度学习的海洋环境数据分析与预测技术研究海洋环境数据的分析与预测一直是海洋科学研究的重要领域之一。
随着深度学习技术的发展和应用，基于深度学习的海洋环境数据分析与预测技术成为了海洋科学家的有力工具。
本文将介绍基于深度学习的海洋环境数据分析与预测技术的研究进展，并探讨其在实际应用中的潜在价值。
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，可以自动学习和提取海量数据中的特征，并通过建立复杂的非线性模型，对海洋环境数据进行分析和预测。
深度学习的主要优势在于能够处理大规模和高维度的海洋环境数据，并且能够从中学习到更为复杂的模式和规律。
首先，基于深度学习的海洋环境数据分析技术可以应用于海洋生态系统的研究。
海洋生态系统是自然界中最为复杂的生态系统之一，其中包含了大量的物种和复杂的环境因素。
通过深度学习技术，可以处理和分析多种类型的海洋环境数据，例如海洋温度、盐度、浊度等数据，并从中挖掘出生态系统中物种之间的相互关系及其对环境因素的响应。
这些分析结果对于保护海洋生态系统、预测生态系统演变趋势具有重要的意义。
其次，基于深度学习的海洋环境数据分析技术可以用于海洋灾害的预测和应对。
海洋灾害如台风、海啸等在短时间内对海洋环境和沿海地区造成巨大破坏。
借助深度学习技术，可以通过分析历史的海洋环境数据，建立灾害预测模型，并对未来可能发生的灾害进行准确预测。
这样，政府和相关部门可以提前制定相应的防灾应对措施，最大程度地减少灾害带来的损失。
第三，基于深度学习的海洋环境数据分析技术还可以用于海洋资源的评估和利用。
海洋资源是人类重要的能源和食物来源，而合理评估和利用海洋资源需要大量的数据和精确的模型。
深度学习技术可以结合海洋环境数据和其他相关数据，建立资源评估和利用模型，提供精准的数据和决策支持，促进可持续的海洋资源开发和利用。
最后，尽管基于深度学习的海洋环境数据分析与预测技术在海洋科学研究中具有广阔的应用前景，但是也面临一些挑战。
贝叶斯正则化的B P神经网络在经济预测中的应用
华中师范大学数学与统计学学院 李旭军
[摘 要]本文应用Bayesian正则化算法改进BP神经网络泛化能力。
通过对湖北省1985年—2004年关于经济发展水
平的数据进行拟和以及预测,结果表明采用Bayesian正则化算法比相同条件下采用其他改进算法泛化能力要好,收
敛速度快、预测精度高,方法简单,操作方便。
实例分析表明,贝叶斯正则化算法优化BP神经网络的方法是令人满意的,对经济预测有良好的预测效果。
[关键词]BP神经网络 贝叶斯正则 经济预测
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基于BP神经网络的东江下游咸潮预测模型
许欢;李慧;戴吉胜
【期刊名称】《环境》
【年(卷),期】2011()S1
【摘要】东江自2004年以来受到潮汐、上游径流量影响频繁发生咸潮,影响到居民、生产用水。
本文以东江2009年10月～12月的潮位、上游径流量、咸度历史数据为基础,利用BP神经网络建立东江下游咸潮预测模型,并应用该模型对东江下游盐度变化进行了模拟和预测。
研究结果表明,该模型简单,操作方便,具有一定的实用性,对抗咸、合理分配水资源起到重要的指导作用。
【总页数】2页(P154-155)
【关键词】咸潮;东江;神经网络
【作者】许欢;李慧;戴吉胜
【作者单位】东莞市东江水务公司;东莞市水质监测中心
【正文语种】中文
【中图分类】X
【相关文献】
1.东江流域咸潮对饮用水处理工艺的影响及对策 [J], 李勇;张晓健;陈超;
2.东江下游潮区界、潮流界、咸水界变化对人类活动的响应 [J], 谭超;邱静;黄本胜;王珍
3.东江三角洲咸潮活动现状初探 [J], 吴宏旭;张庆通;曾维汉
4.基于AdaBoost算法和BP神经网络的咸潮模拟研究 [J], 陈记臣;查悉妮;卓文珊;周月英;姚寒梅;张泳华;刘祖发
5.基于EFDC的咸潮上溯对闽江下游水源地的影响 [J], 潘红澈;逄勇;罗缙;张鹏;谢蓉蓉
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基于Matlab的灰色-BP组合模型对海水水质的预测
吴磊;刘俊稚;孙静亚
【期刊名称】《中国水运（下半月）》
【年(卷),期】2016(016)011
【摘要】海洋保护是实现海洋资源可持续利用的必要途径,而对海水水质的预测则是海洋保护和开发的基础性工作.但是由于海洋水环境的复杂性,基础资料难以获取,导致机理性水质预测模型建立困难.本文采用最优组合权重的方法,建立了基于BP 神经网络模型和灰色GM(1.1)模型的组合模型,并通过Matlab的矩阵运算功能,实现对大量数据的预测,通过浙江岙山海域浮标监测历史数据对组合模型进行验证,最终得出组合模型的预测精度要高于子模型,模型可以用于水质数据预测和分析.【总页数】3页(P102-104)
【作者】吴磊;刘俊稚;孙静亚
【作者单位】浙江海洋大学海洋科学与技术学院,浙江舟山316000;浙江海洋大学海洋科学与技术学院,浙江舟山316000;浙江海洋大学海洋科学与技术学院,浙江舟山316000
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于MATLAB的BP神经网络组合预测模型在公路货运量预测中的应用
2.基于马尔科夫—灰色BP神经网络组合模型的深基坑变形预测研究
3.基于灰色补偿BP
神经网络优化组合模型的车辆装备冷却系腐蚀预测4.基于灰色BP神经网络组合模型的深基坑沉降预测5.基于小波去噪的灰色BP组合模型沉降变形监测预测模型应用
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基于多种神经网络的水沙预测模型研究随着社会经济的迅速发展和人口的快速增长，水资源的合理利用和管理成为全球关注的焦点。
水沙预测是水资源管理中的重要环节，它可以为流域的水资源调度、防洪减灾和生态环境保护提供科学依据。
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，神经网络在水沙预测领域展现出了巨大的潜力。
本文将基于多种神经网络方法，探讨水沙预测模型的研究。
一、介绍水沙预测是指通过对流域水文气象等相关数据的统计分析和建模，来预测流域内未来一段时间的水流量和含沙量。
水沙预测模型的准确性和稳定性对于水利工程的设计和管理至关重要。
传统的水沙预测方法依赖于统计模型和物理模型，但这些方法在复杂的水文环境下存在一定的局限性。
而神经网络作为一种数据驱动的模型，在处理非线性、非平稳等问题上有着独特的优势。
二、常用的神经网络方法1. BP神经网络BP神经网络是最基本也是最常用的神经网络模型之一，它通过反向传播算法不断调整权值和偏置，从而提高模型的预测能力。
在水沙预测中，可以将过去的水文数据作为输入，将未来的水流量和含沙量作为输出，利用BP神经网络来建模和预测。
2. RNN神经网络RNN神经网络(Recurrent Neural Network)是一种具有记忆功能的神经网络模型，适合处理时间序列数据。
在水沙预测中，可以利用RNN的循环结构，将过去的水文数据作为输入，并考虑到时间序列的相关性，从而提高预测的准确性。
3. LSTM神经网络LSTM神经网络(Long Short-Term Memory)是对传统RNN的一种改进，它可以更好地解决长期依赖问题。
在水沙预测中，LSTM神经网络可以对过去的水文数据进行学习，捕捉到长期的时间依赖关系，并通过不同的神经元状态来动态调整网络结构，从而改善模型的性能。
三、基于多种神经网络的水沙预测模型为了进一步提升水沙预测模型的准确性和稳定性，研究者开始尝试结合多种神经网络方法来构建高效的水沙预测模型。
BP神经网络在数据预测中的应用盛仲飙【期刊名称】《软件导刊》【年(卷),期】2016(015)001【摘要】Data prediction is a process of estimating the future data based on analyzing existing data .T he paper first intro-duces the importance of forecasting and commonly used method ,then introduces the principle and structure of BP network , and finally process of BP network prediction method is presented and simulated in Matlab .The experimental results show that the method can acquire better prediction results .%数据预测是在分析现有数据的基础上来估算推测未来数据的过程.首先介绍了预测的重要性及常用方法 ,接着介绍了BP神经网络的原理以及结构 ,最后进行了BP网络预测方法应用 ,并在Matlab中进行了仿真.经实验验证 ,该方法可以获得较好的预测效果.【总页数】2页(P147-148)【作者】盛仲飙【作者单位】渭南师范学院数学与信息科学学院,陕西渭南714000【正文语种】中文【中图分类】TP392【相关文献】1.BP神经网络主成分分析在试飞数据预测中的应用 [J], 陆兵焱;陈友龙;李映颖2.BP神经网络在气象数据预测研究中的应用 [J], 任志鸿3.BP神经网络在测井数据预测原煤灰分中的应用 [J], 谢小国;曹莉苹4.Bp神经网络在煤矿监测数据预测中的应用 [J], 史会余;孟凡荣5.BP神经网络在数据预测中的应用 [J], 盛仲飙因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于BP神经网络的预测算法在时间序列分析中的应用基于BP（Back Propagation）神经网络的预测算法在时间序列分析中具有广泛的应用。
时间序列分析是一种研究时间上的观测值如何随时间变化而变化的特定技术。
通过对过去的时间序列数据进行分析，可以预测未来的趋势和模式。
BP神经网络是一种机器学习算法，可以通过训练将输入和输出之间的关系学习出来，从而可以用于时间序列预测。
BP神经网络的预测算法在时间序列分析中的应用主要有以下几个方面：1.股票市场预测：BP神经网络可以通过学习历史的股票市场数据，来预测未来股票价格的走势。
通过输入历史的股票价格、成交量等指标，可以训练BP神经网络模型，并使用该模型来预测未来的股票价格。
2.经济数据预测：BP神经网络可以通过学习历史的经济数据，来预测未来的经济趋势。
例如，可以使用过去的GDP、消费指数等数据作为输入，来预测未来的经济增长率或通货膨胀率。
3.交通流量预测：BP神经网络可以通过学习历史的交通流量数据，来预测未来的交通状况。
通过输入历史的交通流量、天气状况等数据，可以训练BP神经网络模型，并使用该模型来预测未来的交通流量，从而可以提前采取交通管理措施。
4.气象预测：BP神经网络可以通过学习历史的天气数据，来预测未来的气象变化。
例如，可以使用过去的温度、湿度、风向等数据作为输入，来预测未来的天气情况，从而为农业、旅游等行业提供预测参考。
5.能源需求预测：BP神经网络可以通过学习历史的能源需求数据，来预测未来的能源需求量。
通过输入历史的经济发展状况、人口增长等数据，可以训练BP神经网络模型，并使用该模型来预测未来的能源需求，从而指导能源生产和供应。
总体而言，基于BP神经网络的预测算法在时间序列分析中具有较强的预测能力。
通过学习历史的数据，BP神经网络可以发现数据中的规律和模式，并将其用于预测未来的趋势和变化。
然而，需要注意的是，BP 神经网络也有一些局限性，例如对于较大规模的数据集，训练时间可能较长。
基于地形单元分区的BP神经网络反演海底地形
范美琦;陈义兰;孙贺元;付延光;周兴华
【期刊名称】《海洋测绘》
【年(卷),期】2024(44)1
【摘要】海底地形和海洋重力场在一定波段频率域上存在相关性,传统海底地形反演方法主要考虑海底地形与重力数据之间的线性关系,而忽略非线性项作用对反演结果的影响。
基于此,提出了基于海底地形单元分区的BP神经网络反演方法,改善海底地形反演精度。
选取东印度洋北部东经90°海岭附近海域
(83°E~92°E,10°S~10°N)为实验区,利用船测水深、卫星测高重力等数据,根据地形特征将实验区分为海盆区和海岭区,使用BP神经网络方法分别进行海底地形反演,构建了实验区1′×1′局部海底地形模型。
结果表明,基于地形单元分区的反演结果模型平均相对误差精度可达1.45%,比未分区的反演结果均方根误差降低了42 m,验证了本文方法的有效性和可行性。
【总页数】5页(P16-20)
【作者】范美琦;陈义兰;孙贺元;付延光;周兴华
【作者单位】山东科技大学海洋科学与工程学院;自然资源部第一海洋研究所;自然资源部海洋测绘重点实验室;武汉大学测绘学院
【正文语种】中文
【中图分类】P229.1
【相关文献】
1.基于卫星测高数据的海底地形反演研究
2.顾及海底地形坡度的南海海底地形分区GGM反演
3.基于空间域最小化目标函数的海底地形重力反演
4.基于最小二乘配置的陌生海域海底地形反演方法
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坠物撞击海底管道损伤的BP神经网络预测模型作者：张春会赵文豪田英辉牛习现王乐黄鑫佘虹宇齐晓亮来源：《河北科技大学学报》2023年第05期文章編号：1008-1542（2023）05-0502-11摘要：为预测坠物撞击饱和黏土海床上海底管道的损伤，建立了坠物撞击下饱和黏土海床与海底管道相互作用的动力有限元模型，结合海底管道实际工作条件的变化范围，分析坠物撞击能量、管道直径、壁厚、钢材等级、内压、海床土不排水抗剪强度6个参数对海底管道损伤的影响规律，将6个参数作为输入层参数，以管道损伤作为输出参数，将数值模拟结果作为训练样本，通过学习和训练构建形成了海底管道损伤预测的BP神经网络模型。
研究结果表明：坠物撞击能量越大，管道损伤越大，管道损伤增长速率随坠物撞击能量的增大而趋缓；管道直径、壁厚、内压、管道屈服强度增加，管道损伤减小；饱和黏土海床不排水抗剪强度越大，管道损伤越大。
建立的海底管道损伤BP神经网络预测模型，仅需要坠物撞击能量、管道直径、壁厚、钢材等级、内压和海床土不排水抗剪强度6个参数，模型简单、便捷，能够较好地预测饱和黏土海床海底管道受坠物撞击的损伤，数值算例涵盖了常见饱和黏土海床海底管道的工作条件，具有很好的适用性，为海底管道损伤预测提供了新思路。
关键词：.海洋工程；海底管道损伤；坠物撞击；BP神经网络；预测模型；饱和黏土海床；不排水抗剪强度中图分类号：TE973文献标识码：ADOI：10.7535/hbkd.2023yx05009收稿日期：2023-07-13；修回日期：2023-09-03；责任编辑：张士莹基金项目：国家自然科学基金重大项目（51890913）第一作者简介：张春会（1976—），男，辽宁沈阳人，教授，博士，主要从事海洋地基基础方面的研究。
通信作者：田英辉教授。
E-mail：************************.cn牛习现副教授。
E-mail：*****************张春会，赵文豪，田英辉，等.坠物撞击海底管道损伤的BP神经网络预测模型［J］.河北科技大学学报，2023，44（5）：502-512.ZHANG Chunhui， ZHAO Wenhao， TIAN Yinghui，et al.Damage predictive model of submarine pipeline impacted by falling object based on BP neural network［J］.Journal of Hebei University of Science and Technology，2023，44（5）：502-512.Damage predictive model of submarine pipeline impacted byfalling object based on BP neural networkZHANG Chunhui1，2， ZHAO Wenhao1， TIAN Yinghui3， NIU Xixian4，WANG Le5，HUANG Xin1， SHE Hongyu1，QI Xiaoliang6（1.School of Civil Engineering， Hebei University of Science and Technology，Shijiazhuang， Hebei 050018， China; 2.Hebei Provincial Technology Innovation Centre for Disaster Prevention and Mitigation of Geotechnical and Structural Systems， Shijiazhuang， Hebei 050018， China;3.Department .of Infrastructure Engineering， University of Melbourne，Melbourne， Victoria 3010， Australia; 4.Faculty of Information，Hebei Youth Administrative Cadres College，Shijiazhuang，Hebei 050031，China; 5.State Key Laboratory of Hydraulic Engineering Simulation and Safety，Tianjin University，Tianjin 300354，China;OOC Energy Technology & Services Limited， Tianjin 300451，China）Abstract：In order to predict the damage of submarine pipeline on saturated clay seabed by falling objects， a dynamic finite element model of interaction between saturated clay seabed and submarine pipeline under the impact of falling objects was established. The influence of six parameters，namely， energy of falling objects， diameter of the pipeline， wall thickness， grade of the steel material， internal pressure， and undrained shear strength of seabed soil on the damage of the submarine pipeline was analyzed by combining with the range of changes of the actual working conditions of the submarine pipeline. Taking the six parameters as input parameters， the damage of pipeline as output parameters， and the numerical simulation results as training samples， a BP neural network model for submarine pipeline damage prediction was constructed through learning and training. The results show that the larger the impact energy of the falling object is， the larger the pipeline damage is， and the pipeline damage growth rate tends to slow down with the increase in the impact energy of the falling object. The increase in pipeline diameter， wall thickness， internal pressure， and the pipeline yield strength leads to a decrease in the pipeline damage. The saturated soil undrained shear strength increases， while pipe damage increases. The established BP neural network prediction model for submarine pipe damage needs only six parameters， namely， falling object impact energy， pipe diameter， wall thickness， steel grade， internal pressure and undrained shear strength of seabed soil. It is simple and convenient， and can better predict the damage of submarine pipeline impacted by falling objects in saturated clay seabed. The numerical examples cover the working conditions of common saturated clay seabed submarine pipelines， so the model has good applicability， which provides new ideas for the prediction of submarine pipeline damage.Keywords：ocean engineering; submarine pipe damage; falling object impact; BP neural network; predictive model; saturated clay seabed; undrained shear strength海底管道是海洋油气输送的生命线，在服役期内除遭受波流和温度荷载作用外，还经常遭受拖网渔具、抛锚、集装箱与其他坠落物等偶然荷载的撞击，威胁海底管道安全[1-5]。
BP神经网络在水下地形高程拟合的应用彭中波;高阳【摘要】运用MATLAB软件的神经网络模块建立BP神经网络,以工程河段实测水下地形图中测量点的X、Y坐标值作为输入层神经元,相对应的高程值作为输出层神经元.针对网络训练样本数据较多的特点,对多种训练函数的优劣进行比较,选取适合的训练函数,并进行大量训练实验,不断修正性能参数,并利用水下地形图测量点样本数据进行检验.实验结果表明:该模型对水下地形高程的高精度预测作用满足地形测量工作的工程要求,在实际工程测量中具有很好的应用价值.【期刊名称】《重庆交通大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(037)011【总页数】6页(P64-68,82)【关键词】航道工程;BP神经网络;高程;拟合【作者】彭中波;高阳【作者单位】重庆交通大学航运与船舶工程学院,重庆400041;重庆交通大学航运与船舶工程学院,重庆400041【正文语种】中文【中图分类】U656.5;P2160 引言人工神经网络是模仿人类大脑的结构和功能的一种信息处理系统[1-2]，由于具有并行结构和并行处理能力、知识能够分布式存储、良好的容错性以及自适应学习能力等特点，在信号处理、模式识别、智能检测以及人工智能等领域得到广泛应用。
具有3层或3层以上结构的无反馈、层内无互联结构的前向神经网络，即为BP神经网络。
它采用有指导的学习方式进行训练和学习，即在一给出的BP神经网络中，输入神经元的激活值从输入层经过各个隐含层传递到输出层，在输出层的各个神经元得到神经网络的实际输出。
对神经网络的实际输出与期望输出值进行比较，得到输出值的误差，再逐层修正各个从输出层至隐含层的连接权值，最后返回到输入层并不断重复该过程，使误差值减小到能够接受的范围。
随着市政工程的不断发展完善，高程测量[3-5]工作显得尤为重要，测量值的准确性将直接影响到工程的质量。
在市政工程中高程的主要测量方式有GPS技术测量、水准测量、三角高程测量和气压高程测量[6-9]，其中以GPS技术测量、水准测量两种方式所测数据最为精密，但是整个测量过程中对设备及设备的安装位置有特定的要求，测量步骤也较为复杂，都需要严格按照相关测量规范进行。
