反向传播神经网络的水质监测自适应优化模型构建研究

摘要

在传统水资源监测中，通常采用人工采样与实验室分析手段、固定阈值传感器组网体系以及标准机器学习模型应用等方法，这些技术存在响应延迟较高、测量精度有限及海量数据处理效率低等问题。为此，研究设计了一套融合物联网架构与改进反向传播神经网络（BPNN）技术的水环境智能监测系统，其中构建的水质监测优化模型展现出显著的自适应特性。该模型的技术创新点为：采用自适应学习率机制来优化BPNN权重的更新，数据经过清洗、归一化和时空对齐来提升其质量，再利用非线性建模方法解析水质参数间的复杂关系。实验结果表明：改进后的BPNN模型在150次迭代内完成收敛，相比传统训练效率提升50%，水质分类准确率达98%，误判率低于2%，系统在20米组网范围内丢包率仅为2%，支持实时数据传输与历史回溯分析。该系统在滇池水域的部署中实现了水质类别的精准判别，评价结果与实际监测一致，为水资源管理提供高效、智能化的技术支撑。

关键词

反向传播神经网络 / 自适应学习率 / 水质监测 / 网络结构优化