水产养殖水环境是养殖生物赖以生存的重要场所,水环境状况的优劣直接影响水生物的正常繁殖和生长,而水环境受众多因素影响,各因子之间的作用错综复杂。为保障水产养殖水环境的安全生产,对水产养殖关键参数溶解氧和p H值进行研究,利用数据分析、机器学习和神经网络结合优化算法构建其预测模型,并设计了水产养殖水环境预测预警系统。具体研究和所得结论如下:（1）良好的数据来源是保障预测准确性的基础,由于水产养殖的水环境易受天气、物理、化学和人类活动的影响,水生植物的附着使得传感设备监测受限,采集数据往往出现缺失或者存在异常值。为改善数据质量问题,本文首先对原始数据进行预处理,针对不同缺失或异常问题采取不同的修复方法。由于水产养殖水环境影响因素之间的作用机理复杂,对此采用皮尔森相关系数法和主成分分析法进行关键因子选取,降低数据维度,一定程度避免模型输入数据的冗余,保证预测精度。（2）提出改进粒子群（Improved Particle Swarm Optimization,IPSO）算法,K-means聚类和改进的长短时记忆神经网络（Long Short-term Memory,LSTM）的预测溶解氧方法。根据环境因子之间的相似性,采用改进的K-means聚类算法模型对环境数据进行分类。基于LSTM,引入IPSO对水产养殖预测模型进行了改进。该模型用于预测不同天气条件下的溶解氧。实验结果表明,在良好的天气条件下,该模型的预测误差曲线震荡幅度较小,预测精度高。溶解氧预测模型评价指标,均方根误差、百分误差、平均绝对误差和纳什系数的平均绝对系数分别为0.6453、0.1295、0.4613和0.9022,达到了最优值。该模型在天气发生突变时可以保证模型的稳定性。（3）提出正交信号修正（Orthogonal Signal Correction）和偏最小二乘法（Partial Least Squares Method）结合反向（Back Propagation,BP）神经网络的p H值预测模型,并采用遗传算法（Genetic Algorithm,GA）优化网络系数。采用Leaky Re LU函数作为BP神经网络的激活函数,并使用OPLS建立输出矩阵和隐藏层之间的线性关系,采用遗传算法对神经网络初始权重和阈值进行优化。建立了GAOPLS-LRBP模型对p H值进行预测。实验结果表明,与OPLS-LRBP、LRBP和BP相比,该模型对p H值的预测拟合度最高达到了0.9437。表明提出的GAOPLS-LRBP模型在一定程度上能提高水产养殖水环境p H值预测精度。（4）通过对传感器采集数据、传输数据方法和预测模型的有机结合,设计了水产养殖水环境预测预警系统,通过远程终端对数据实行在线监测和数据检索查询,并且实现对水环境参数进行预测,有效对数据进行可视化。该系统改善了水产养殖水环境监测方法的落后和可靠性差等问题,提高了养殖人员对养殖环境的掌握。