湖庫(kù)水質(zhì)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì).pdf

1、近幾年湖庫(kù)中的水華污染越來越嚴(yán)重，如何預(yù)測(cè)水華已成為普遍關(guān)注的熱點(diǎn)問題。湖庫(kù)水質(zhì)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng)是嵌入式技術(shù)和GPRS無線傳輸技術(shù)的一種結(jié)合。該系統(tǒng)充分利用了嵌入式系統(tǒng)的智能性、GPRS網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)性等功能，實(shí)現(xiàn)了湖庫(kù)水質(zhì)的遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)。
　　 湖庫(kù)水質(zhì)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng)硬件上采用多探頭傳感器YSI、基于WindowsCE系統(tǒng)的ARM嵌入式模塊、GPRS無線傳輸模塊以及PC服務(wù)器幾大模塊構(gòu)成。YSI、ARM、GPRS各模塊之間由串口線連接，構(gòu)成

2、湖庫(kù)水質(zhì)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)終端。PC服務(wù)器位于水質(zhì)監(jiān)控中心，用于接收來自監(jiān)測(cè)終端的數(shù)據(jù)，并存儲(chǔ)數(shù)據(jù)便于歷史數(shù)據(jù)查詢，最后分析數(shù)據(jù)并預(yù)測(cè)水華。
　　 在水華預(yù)測(cè)的研究過程中，結(jié)合小波分析與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩者的優(yōu)點(diǎn)，搭建水華預(yù)測(cè)模型，對(duì)湖庫(kù)中的水華爆發(fā)進(jìn)行預(yù)測(cè)。小波BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)基本能夠反映湖庫(kù)中葉綠素的濃度變化，但在葉綠素變化的波谷、波峰階段預(yù)測(cè)精度并不令人滿意。在分析大量水華預(yù)測(cè)模型之后，發(fā)現(xiàn)各種單一預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度非常不