基于ABC-BP模型的丹江水源地水质监测系统设计

摘要:

为促进秦岭地区生态环境保护，确保“一江清水送京津”，设计了基于ABC-BP模型的丹江水源地水质监测系统。该系统通过ZigBee和4G无线网络对pH值、DO、导电率、水温等水质数据进行采集和传输，并基于BP神经网络建立了水质参数预测模型，为减小预测误差，采用人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm，ABC算法）对BP神经网络预测模型的权值和阈值进行优化，建立了ABC-BP水质参数预测模型。试验结果表明，该算法与BP神经网络算法相比误差减少了45.8%，实现了pH值、DO、导电率、水温等水质的实时显示和预测功能，能更好地对水源地水质进行智能监测。

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