# PyWaterEnv-Basics

**Repository Path**: joy_2_0/py-water-env-basics

## Basic Information

- **Project Name**: PyWaterEnv-Basics
- **Description**: PyWaterEnv-Basics 收录了一组围绕“水环境过程模拟与智能算法”的基础示例代码，包括基于 Fick 定律的污染物扩散模拟、引入质量守恒约束的神经网络训练、水质预测网络，以及结合 SOM 与 RRT 的避障路径规划算法。项目面向有一定基础的学习者与科研训练场景，代码结构清晰，可作为水环境建模与深度学习实践的入门工程。

- **Primary Language**: Python
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-11-23
- **Last Updated**: 2025-11-23

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: 水环境模拟, Fick第一定律, 物理条件约束模型, RRT避障路径算法, 水质预测

## README

# PyWaterEnv-Basics
Water environment simulation and deep learning training examples in Python.

PyWaterEnv-Basics 收录了一组围绕“水环境过程模拟与智能算法”的基础示例代码，包括基于 Fick 定律的污染物扩散模拟、引入质量守恒约束的神经网络训练、水质预测网络，以及结合 SOM 与 RRT 的避障路径规划算法。项目面向有一定基础的学习者与科研训练场景，代码结构清晰，可作为水环境建模与深度学习实践的入门工程。

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## Module Descriptions / 模块说明

### 1. fick_cell.py
基于 Fick 定律构建水体中污染物在离散单元格中的扩散模拟，通过时间步进更新浓度场，用于理解扩散过程、边界条件和数值稳定性的基本概念。

### 2. mass_nn.py
构建带“质量守恒”约束的神经网络测试脚本，在损失函数中显式加入总量约束，使模型在拟合数据的同时保持整体质量守恒，体现物理约束神经网络（Physics-informed NN）的基本思想。

### 3. water_nn.py
以水质参数（如多种理化指标）为输入，训练简单的前馈神经网络预测目标水质变量（如某一污染物浓度），用于演示水环境场景下的深度学习回归建模流程。

### 4. som_rrt_avoidance.py
结合 Self-Organizing Map（SOM）与 Rapidly-Exploring Random Tree（RRT）的路径规划示例，在存在障碍的空间中生成可行路径，可扩展理解为水环境巡检、航道避障等场景下的智能路径规划原型。

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## Usage / 使用方式

项目基于 Python，建议环境包含：

- `numpy`
- `matplotlib`
- `torch`（用于神经网络示例）
- `minisom`（如 SOM 示例中使用）

克隆仓库后，可分别运行对应脚本（如 `python Fick_Cell.py`）查看数值模拟结果或训练过程的可视化输出。

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## License

Apache 2.0 License.

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## Recommendation

PyWaterEnv-Basics 适合作为“水环境过程模拟 + 深度学习 + 避障算法”的综合入门示例项目，可用于科研训练、课程作业或个人实验脚本的工程化整理，也便于后续扩展更多水环境相关的数值模型与智能策略。