融合深度学习与传感器网络的水质监测系统

摘要

针对传统水质监测时效性差与空间覆盖不足等问题，本研究设计了融合深度学习与传感器网络的智能监测系统。通过系统架构与模块设计，完成传感器选择布置、深度学习模型训练及数据采集传输机制构建；实现硬件部署、软件开发集成与数据处理分析流程搭建，并开展系统性能测试评估。案例应用选择城市供水与河流监测场景，实验结果显示：系统端到端响应时效为3.2 min,节点在线率达98.5%,数据上传成功率为99.2%,卷积神经网络-长短期记忆（CNN-LSTM）模型对溶解氧24 h预测的平均绝对百分比误差为4.3%、决定系数（R²）达0.91,并成功实现3次氨氮超标事件提前6～18 h预警。经济性评估表明，系统可在2～3年内实现投资回收，具有较好的推广应用价值。

关键词

深度学习 / 传感器网络 / 水质监测 / 系统架构 / 智能预警