随着物联网行业的快速发展,水产养殖业智能化程度不断提高,我国也提出了“蓝色粮仓计划”,着手于海洋渔业的发展。近年来,多种新兴的水产养殖模式油然而生,我国的工厂化循环水养殖模式得以快速发展,同时水产养殖技术也发展迅速,实现水产养殖过程中水质环境的智能化监控已成为当下研究的重点,本文针对循环水养殖过程中出现的溶解氧智能控制关键技术进行研究,以智能算法为基础构建池塘溶解氧预测模型及调控模型,并设计了一套循环水养殖池塘水质溶解氧监控系统,能够很好的实现水产养殖过程中的环境监测功能,促进我国水产养殖业向着智能化方向更好的发展。本文以循环水养殖环境溶解氧浓度为研究对象,利用智能算法建立池塘溶解氧预测模型、调控模型,主要的研究内容如下:（1）为了解循环水养殖池塘溶解氧的分布情况,本文研究了池塘溶解氧的转化机制,同时根据转化机制利用数学理论建立了循环水养殖池塘溶解氧空间序列分布模型,并借助数学软件实现了模型验证。（2）对池塘溶解氧预测影响因子进行了分析,介绍了遗传算法BP神经网络模型,同时通过对经典算法的分析,提出了算法修正方案,并以修正后的模型为基础建立了池塘溶解氧时间序列预测模型。实验结果表明,修正后的模型能够很好的实现循环水养殖池塘溶解氧的预测。（3）研究了模糊PID控制系统,并分析了控制系统存在的不足,利用修正后的粒子群算法对控制系统进行优化,并以优化后的模糊PID控制理论为基础建立了循环水养殖池塘溶解氧调控系统。通过仿真软件进行了模型验证,结果表明,修正后的池塘溶解氧调控模型具有很好的控制效果。（4）针对循环水养殖,设计了以STM32为核心的水质监控系统,包括总体结构设计、传感器选型、硬件电路设计和监测云平台设计,监控系统实现了循环水池塘养殖过程中水质信息和气象信息的同步采集,并实现了环境信息的远程监测和溶解氧调控。