摘 要

在全球范围内的海洋经济突飞猛进发展的今天，虽然海洋资源庞大，但是航海空间却相对有限，各国在海洋资源上的竞争越来越激烈。而我国从古至今都是海洋大国，随着“海洋强国”战略的提出，我国对远洋客船水文气象保障系统的需求越来越突出。因此，本文以远洋客船水文气象保障系统为研究对象，利用信息技术来获取水文气象网站数据，然后将其存储在数据库中，并将水文气象数据显示在用户界面中，最后对一种可用于气象预测的算法BP神经网络算法进行了研究。

首先，本文先介绍了获取水文气象网站数据的关键技术，包括HTTP协议、MVC架构、用于获取气象数据的数据接口服务、用于存储气象数据的ORM持久层框架MyBatis、用于显示气象数据的JSP动态页面显示技术以及Tomcat服务器等等。为实现气象数据的获取、存储和显示提供技术理论基础。

然后，本文通过创建JavaWeb项目，利用Java语言实现调用气象数据接口API来获得JSON数据格式的水文气象数据，对其进行解析后包装为JavaBean对象，再通过MyBtais持久层框架将其存储在数据库中，而且通过定时任务来定时自动获取并存储气象数据，实现了气象数据自动化的实时获取和存储。用户界面采用JSP技术实现对气象数据的实时动态查询显示。

最后，本文还对可用于气象预测的BP神经网络算法进行了相关研究，通过对其模型结构和权值更新过程的研究，分析了此算法的优点及不足之处。

关键字：水文气象；Java；数据库；BP神经网络

Abstract

Today, with the rapid development of the global marine economy, although the marine resources are huge, the maritime space is relatively limited, and the competition for marine resources among countries is becoming more and more fierce. Since ancient times, China has been a major maritime country. With the proposal of the strategy of "power of the ocean", China's demand for the ocean-going passenger ship's hydrometeorological support system has become increasingly prominent. Therefore, this article takes the ocean-going passenger ship hydrometeorological support system as the research object, uses information technology to obtain the hydrometeorological website data, and then stores it in the database, and displays the hydrometeorological data in the user interface. The prediction algorithm BP neural network algorithm was studied.

First of all, this article first introduces the key technologies for obtaining hydrological and meteorological website data, including HTTP protocol, MVC architecture, data interface service for obtaining meteorological data, ORM persistent layer framework MyBatis for storing meteorological data, and meteorological data JSP dynamic page display technology and Tomcat server, etc. To provide technical theoretical basis for the acquisition, storage and display of meteorological data.

Then, by creating a JavaWeb project and using the Java language to implement the meteorological data interface API to obtain hydrological and meteorological data in JSON data format, it is parsed and packaged as a JavaBean object, and then stored in the database through the MyBtais persistence framework Moreover, the meteorological data can be automatically acquired and stored regularly through timed tasks, which realizes the automatic real-time acquisition and storage of meteorological data. The user interface uses JSP technology to realize real-time dynamic query and display of meteorological data.

Finally, this paper also conducts related research on the BP neural network algorithm that can be used for weather forecast. Through the study of its model structure and weight update process, the advantages and disadvantages of this algorithm are analyzed.

Keywords： hydrometeorology； Java；database；BP neural network

目录

摘要 I

Abstract II

第1章 绪论 1

1.1研究背景 1

1.2研究的意义及重要性 1

1.3研究的内容与主要的工作 1

1.3.1 研究的内容 1

1.3.2 本人的主要工作 2

1.4 论文结构 2

第2章 系统相关理论和技术概述 3

2.1 HTTP协议 3

2.2 数据接口服务 3

2.3 JSON 3

2.4 MVC架构模式 4

2.5 JavaEE 4

2.6 JSP 5

2.7 Servlet 5

2.8 Oracle数据库 5

2.9 MyBatis框架 5

2.10 Tomcat 6

2.11 本章小结 6

第3章 水文气象数据的获取、存储与显示 7

3.1 水文气象数据的获取 7

3.1.1 水文气象数据接口 7

3.1.2 水文气象数据接口的调用实现 8

3.2 水文气象数据的存储 10

3.2.1 数据库表设计和实体类设计 10

3.2.2 MyBatis框架的搭建 11

3.2.3 定时任务实现自动获取存储气象数据 13

3.3 水文气象数据的显示 15

3.3.1 JSP页面实现水文气象数据的显示 15

3.3.2 Servlet实现控制层 16

3.4 本章小结 17

第4章 气象预测算法研究 18

4.1 气象预测 18

4.2 BP神经网络介绍 18

4.2.1 人工神经网络 18

4.2.2 神经网络模型 19

4.2.2 神经网络结构 21

4.2.3 BP神经网络 22

4.2.3 BP神经网络的模型结构 23

4.2.4 BP网络的权值更新 24

4.3 BP神经网络的优点及不足之处 26

4.5 本章小结 27

第5章 总结与展望 28

5.1 工作总结 28

5.2 工作展望 28

参考文献 29

致谢 31

第1章 绪论

1.1研究背景

从郑和下西洋到海上丝绸之路，再到如今的“海洋强国”战略，我国在远洋航海探索之路上一直在不断发展和进步。在科技不发达的古代，人们远洋航行主要依靠指南针、陀螺仪等航海设备来辨别航行方向和规划航行路线，对水文气象的预测则主要依靠航海经验来预测，也缺乏精确的气象观测数据，这些在远洋航行安全方面都存在着巨大的隐患。