何建強(qiáng)，韓美林

（1.商洛學(xué)院 電子信息與電氣工程學(xué)院，商洛 726000；2.商洛市人工智能研究中心，商洛 726000）

習(xí)近平總書記強(qiáng)調(diào)：“秦嶺的自然生態(tài)美景，誰都不能破壞”。 保護(hù)好秦嶺生態(tài)環(huán)境，既是貫徹落實(shí)新發(fā)展理念、建設(shè)生態(tài)文明、維護(hù)國家生態(tài)安全的必然要求，也是推進(jìn)“五新”戰(zhàn)略、促進(jìn)秦嶺地區(qū)人與自然和諧發(fā)展的重大舉措， 具有重要的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)、文化價(jià)值，功在當(dāng)代，利在千秋[1]。 丹江發(fā)源于陜西省商洛地區(qū)西北部的秦嶺南麓，流經(jīng)陜西省、河南省、湖北省，在湖北省丹江口市注入丹江口水庫，與漢江交匯[2]。 干流全長390 km，是漢江最長的支流，流域面積17300 km2，占漢江流域總面積的10%[3]。 丹江是“南水北調(diào)”中線工程的重要水源地，近年來，商洛市全面實(shí)施循環(huán)發(fā)展戰(zhàn)略，保護(hù)水源地，建設(shè)生態(tài)商洛，確?！耙唤逅┚┙颉薄?但雖隨著移民搬遷工程的推進(jìn)及經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展，越來越多的生活污水排放至丹江， 直接影響丹江流域水質(zhì)。 丹江流域的污水監(jiān)測每年耗費(fèi)巨大的人力、財(cái)力，不具備實(shí)時(shí)、智能的特點(diǎn)。 本文針對目前丹江流域污水源水質(zhì)監(jiān)測方面存在的問題，設(shè)計(jì)了一種水質(zhì)監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)，該系統(tǒng)可通過ZigBee 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)和4G 網(wǎng)絡(luò)完成水質(zhì)參數(shù)的采集和傳輸， 通過ABC-BP 預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)pH 值、DO（溶解氧）、導(dǎo)電率、水溫等水質(zhì)的實(shí)時(shí)顯示和預(yù)警功能[4]。 本系統(tǒng)的設(shè)計(jì)有助于提升丹江流域水污染的治理和防控能力，提高水質(zhì)自動(dòng)化監(jiān)測的準(zhǔn)確性，為政府的水環(huán)境監(jiān)測與治理提供有效的基礎(chǔ)信息和有力的技術(shù)支撐，促進(jìn)了智慧城市建設(shè)。

1 系統(tǒng)總體方案設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)主要由監(jiān)測終端部分、4G 網(wǎng)絡(luò)模塊和上位機(jī)軟件部分組成，系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)如圖1 所示。 監(jiān)測終端部分主要實(shí)現(xiàn)pH 值、DO、導(dǎo)電率、水溫等水質(zhì)參數(shù)的采集， 該模塊主要由PH 傳感器、DO 傳感器、導(dǎo)電率傳感器、溫度傳感器、CC2530 處理器、電源模塊及相應(yīng)的信號調(diào)理電路構(gòu)成。 采集節(jié)點(diǎn)通過ZigBee 無線網(wǎng)絡(luò)將采集到的水質(zhì)參數(shù)傳至處理器上，再通過高速率的4G 網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)竭h(yuǎn)程監(jiān)測中心。為了降低節(jié)點(diǎn)消耗的能量，采用光伏板和蓄電池相結(jié)合的方式對系統(tǒng)供電[5]。 遠(yuǎn)程監(jiān)測中心對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析存儲(chǔ)、處理并建立水質(zhì)預(yù)測模型，預(yù)測水質(zhì)情況。 采用JAVA 語言編寫監(jiān)測中心上位機(jī)軟件。

圖1 丹江流域水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Overall structure of water quality monitoring system in Danjiang river basin

2 系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)

2.1 數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)硬件設(shè)計(jì)

終端節(jié)點(diǎn)主要由傳感器、ZigBee 網(wǎng)絡(luò)和電源3部分組成[6]。主要負(fù)責(zé)采集信息并傳至ZigBee 模塊，由ZigBee 模塊將其傳輸?shù)骄W(wǎng)關(guān)，其系統(tǒng)框圖如圖2所示。

圖2 數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)框圖Fig.2 Block diagram of data acquisition node

2.2 ZigBee 模塊電路設(shè)計(jì)

ZigBee 模塊的核心芯片采用CC2530， 該芯片可構(gòu)建超低功耗、低成本、功能強(qiáng)大的無線傳感網(wǎng)絡(luò)，其各方面性能優(yōu)于CC2430 芯片[6]。CC2530 的基本電路如圖3 所示。L1和C1～C8形成去耦電路，為芯片工作提供穩(wěn)定的電源。

圖3 CC2530 的基本電路Fig.3 Basic circuit of CC2530

2.3 網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)硬件設(shè)計(jì)

網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)是整個(gè)ZigBee 無線網(wǎng)絡(luò)的核心。接收終端數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)發(fā)送的pH 值、DO、導(dǎo)電率、水溫等數(shù)據(jù)，經(jīng)處理器處理后，通過4G 無線網(wǎng)絡(luò)傳輸至監(jiān)測中心[6]。 由于整個(gè)監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)處理量大，網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)數(shù)量比較少，還要執(zhí)行來自遠(yuǎn)程監(jiān)控中心的命令信息。 因此，采用基于ARM11 內(nèi)核的S3C6410芯片作為本設(shè)計(jì)的網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)處理器[7]，網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)框圖如圖4 所示。

圖4 網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)框圖Fig.4 System block diagram of gateway node

為克服S3C6410 存儲(chǔ)和運(yùn)行程序內(nèi)存不足的弊端，本系統(tǒng)的程序代碼采用AM29LV160D 型號間，將程序存入擴(kuò)展存儲(chǔ)器中執(zhí)行。擴(kuò)展電路如圖5所示。芯片存儲(chǔ)，采用HY57V641620 HG 型號芯片作為擴(kuò)展存儲(chǔ)器。為了降低程序讀寫過程中的延遲時(shí)

圖5 存儲(chǔ)器擴(kuò)展電路Fig.5 Memory expansion circuit diagram

nSCS0 是片選網(wǎng)絡(luò)標(biāo)號，nOE 是讀允許網(wǎng)絡(luò)標(biāo)號，nSWE 是寫允許網(wǎng)絡(luò)標(biāo)號，DATA0-DATA15 是輸入與輸出的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)標(biāo)號。 它們分別與S3C6410 的XM1CSN0［PINL23］，XM0OEN［PINL4］，XM1WEN［PINM19］，XM0DATA0～XM0DATA15 相連接[6]。

HY57V641620HG 中的BA1 和BA0 分別與S3C-6410的XM1ADDR0［PINH24］和XM1ADDR1［PINJ24］引腳相連接。 行地址選通信號線nSRAS、列地址選通信號線nSCS0、寫允許信號nSWE、讀允許信號線nOE 分別與S3C6410 的XM1RASN［PINL44］，XM1CASN［PINL24］，XM1WEN［PINM19］和XM0OEN［PINL42］引腳相連接[6]。

3 軟件設(shè)計(jì)

3.1 數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)軟件設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)上電開始工作后，硬件設(shè)備初始化并加入網(wǎng)絡(luò)。 入網(wǎng)成功后，采集pH 值、DO、導(dǎo)電率、水溫等數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)傳輸至下個(gè)節(jié)點(diǎn)。 無采集命令時(shí)，處于休眠工作模式[8]。 程序流程如圖6 所示。

圖6 終端信息采集節(jié)點(diǎn)程序流程圖Fig.6 Flow chart of terminal information collection node progr am

3.2 網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)軟件設(shè)計(jì)

網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)上電后，設(shè)備初始化并建立WSN 網(wǎng)絡(luò)，在接收到終端節(jié)點(diǎn)的入網(wǎng)請求信息后，判斷是否允許加入網(wǎng)絡(luò)。 如果允許加入網(wǎng)絡(luò)，則為其分配網(wǎng)絡(luò)地址，接收傳輸?shù)膒H 值、含氧量、導(dǎo)電率、水溫等水質(zhì)參數(shù)數(shù)據(jù)，并向4G 模塊發(fā)送數(shù)據(jù)。 網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)程序流程如圖7 所示。

圖7 網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)程序流程Fig.7 Gateway node program flow chart

3.3 預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

3.3.1 系統(tǒng)架構(gòu)

本文采用C/S 架構(gòu)設(shè)計(jì)丹江流域水質(zhì)監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)， 將預(yù)測模型轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可以完成的功能，保障水質(zhì)預(yù)測的高效性、穩(wěn)定性和安全性。 系統(tǒng)整體架構(gòu)分為3 層，如圖8 所示。 依次為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層、功能服務(wù)層和用戶層。 每一層之間是相互獨(dú)立且具有一定的聯(lián)系。

圖8 水質(zhì)監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)架構(gòu)圖Fig.8 Architecture of water quality monitoring and early warning system

3.3.2 系統(tǒng)功能

采用java 語言實(shí)現(xiàn)水質(zhì)監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)的整體功能，選用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL 5.7 作為數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。 系統(tǒng)主要包括用戶管理模塊、核心模塊和系統(tǒng)設(shè)置模塊。 系統(tǒng)整體功能模塊如圖9 所示。

圖9 系統(tǒng)整體功能模塊Fig.9 Overall functional modules of system

4 水質(zhì)預(yù)測算法及實(shí)現(xiàn)

4.1 ABC-BP 預(yù)測模型建立

ABC-BP 預(yù)測模型主要是采用人工蜂群算法對BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各層的權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化，將通過人工蜂群算法求得最優(yōu)解轉(zhuǎn)換為BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層的權(quán)值和閾值，提升BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的精確度，使其預(yù)測輸出速度更快、更準(zhǔn)確[9]。 ABC-BP 的基本流程如圖10 所示。

圖10 ABC-BP 算法流程Fig.10 ABC-BP algorithm flow chart

步驟1創(chuàng)建一個(gè)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

步驟2對種群及算法中最大循環(huán)搜索次數(shù)MCN，limit 和初始種群Ns 進(jìn)行初始化，Ns 中所有解都為一個(gè)D 維向量，該向量Xi（i=1，…，Ns）表示連接權(quán)值和閥值，維數(shù)D 滿足公式（1）：

式中：n，i 和o 分別表示隱層神經(jīng)元、輸入神經(jīng)元和輸出神經(jīng)元的數(shù)量。

步驟3雇傭蜂按照公式（2）搜索新解，按照公式（3）求解各個(gè)解的適應(yīng)度值，采用貪婪法選擇新解；

式中：i 和fi分別表示第i 個(gè)食物源和當(dāng)前目標(biāo)函數(shù)值，k∈｛1，2，…，Ns｝和j∈｛1，2，…，D｝是隨機(jī)值，且k≠i。

步驟4跟隨蜂依據(jù)公式（4）計(jì)算收益率，按照收益率搜索新解并選擇新解：

式中：f（x）為適應(yīng)度值。

步驟5對解的更新失敗次數(shù)和limit 值進(jìn)行比較，若limit 的值小于更新失敗次數(shù)，產(chǎn)生新解進(jìn)行替換，并保存最優(yōu)解；

步驟6判斷循環(huán)次數(shù)（MCN）是否達(dá)到最大，若達(dá)到最大值則結(jié)束，否則返回步驟3；

步驟7將所得最優(yōu)解轉(zhuǎn)換為BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層的權(quán)值和閾值，然后對BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。

4.2 仿真分析

為驗(yàn)證ABC-BP 算法進(jìn)行水質(zhì)預(yù)測的可靠性和有效性， 以丹江流域商洛市商州區(qū)段6 個(gè)監(jiān)測點(diǎn)2019年11月水質(zhì)實(shí)測數(shù)據(jù)100 組作為研究對象，前80 組作為訓(xùn)練樣本，其余數(shù)據(jù)作為檢驗(yàn)樣本，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究。 實(shí)測數(shù)據(jù)水質(zhì)監(jiān)測點(diǎn)地理分布和經(jīng)緯度信息分別如圖11 和表1 所示。

表1 站點(diǎn)名稱和經(jīng)緯度信息Tab.1 Site name and latitude and longitude information

圖11 水質(zhì)監(jiān)測點(diǎn)地理分布圖Fig.11 Geographical distribution of water quality monitoring points

ABC-BP 算法參數(shù)設(shè)置： 為兼顧最優(yōu)解和算法搜索時(shí)間本文選取蜂群的數(shù)量為200，Ns=Ne=No=100。 解的維數(shù)D 通過公式（1）計(jì)算可得D=49，limit設(shè)定為100，最大循環(huán)次數(shù)MCN 為110[10]。

ABC-BP 算法和BP 算法的仿真結(jié)果如圖12 所示， 從圖中可以明顯的看出ABC-BP 算法得到的仿真結(jié)果更加精確，誤差更小。 計(jì)算可得，最大誤差值為0.05，誤差最小值為0，平均誤差0.013，總誤差量值為0.279。 與BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相比誤差減少了45.8%。 ABC-BP 算法和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法輸出的誤差百分比如圖13 所示， 從圖中可以看出優(yōu)化后的算法大大降低了預(yù)測誤差。

圖12 ABC-BP 算法和BP 算法的仿真結(jié)果對比Fig.12 Comparison of simulation results between ABC-BP algorithm and BP algorithm

圖13 ABC-BP 算法和BP 算法輸出的誤差百分比比較Fig.13 Comparison of error percentage output between ABC-BP algorithm and BP algorithm

5 監(jiān)測中心軟件設(shè)計(jì)

采用Java 語言來編寫監(jiān)測中心上位機(jī)軟件系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)水質(zhì)參數(shù)的實(shí)時(shí)顯示、歷史數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)導(dǎo)出，數(shù)據(jù)分析和參數(shù)預(yù)警等功能[11]。歷史數(shù)據(jù)查詢界面如圖14 所示，數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)顯示界面如圖15所示。

圖14 歷史數(shù)據(jù)查詢界面Fig.14 Historical data query interface diagram

圖15 數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)顯示界面Fig.15 Data real-time display interface diagram

6 結(jié)語

本文利用ZigBee 無線傳感網(wǎng)絡(luò)對各個(gè)水源地水質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，通過4G 移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，監(jiān)測中心建立了ABCBP 預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)了對數(shù)據(jù)的顯示、分析、處理和預(yù)警等功能。 以丹江流域源頭商洛市商州區(qū)段作為測試點(diǎn)，進(jìn)行了測試，結(jié)果顯示本系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確地完成數(shù)據(jù)的傳輸、處理、分析、顯示和預(yù)測，并且運(yùn)行穩(wěn)定可靠。 因此，本監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，對促進(jìn)智慧商洛、生態(tài)商洛的發(fā)展，保護(hù)丹江水源地，確保“一江清水送京津”具有十分重要的價(jià)值。