近年来,我国的海水养殖年产量高居世界首位。但是相关从业人员盲目地追求产量和经济效益,而对海水养殖的规范化、标准化、环境保护等方面的重视不足,导致养殖环境面临着各种各样的问题,使得各类水产病害的频发,养殖产量骤降,从而造成巨大的经济损失。以往通常凭借肉眼观察、经验判断以及定时定点采样的方式对养殖环境进行分析,费时费力且难以反映整个养殖区域的环境状况。伴随着大数据、物联网等一系列信息化技术的高速发展,利用这些技术对养殖区环境进行综合地分析,找出主要的环境问题,从而为养殖人员提供科学的决策支持,降低养殖风险,使海水养殖在有限的资源和环境下获得最大的收益。本文基于对一系列大数据技术的研究,结合海水养殖业实际的业务需求,设计了以Hadoop为核心的海水养殖环境大数据分析平台,实现了对海量相关数据的采集、存储,并利用大数据技术和人工神经网络构建的模型进行数据分析,最终给用户提供所需的信息化支持。针对海水养殖环境复杂、影响因素多的问题,本文提出了以粒子群算法和BP神经网络为核心的海水养殖水质分析模型,通过粒子群算法来改进BP神经网络,最终实现科学分析海水养殖水质的目标;此外,为了进一步地挖掘养殖环境和养殖产量之间的关联关系,本文提出了以平均影响值、遗传算法和BP神经网络为核心的海水养殖产量预测模型,通过研究各类环境数据之间复杂的非线性关系,找到养殖环境和养殖产量之间的潜在联系,进而实现对养殖产量的预测。并将上述研究模型融入到海水养殖环境大数据分析平台中,结合先进的分布式架构设计理念和优秀的软件开发技术,对平台的具体功能进行了实现。海水养殖环境大数据分析平台能够有效利用养殖过程中产生的海量数据资源,发掘出其中的潜在价值,为海水养殖环境的研究工作提供一定的技术支持,从而促使我国海水养殖业蓬勃发展。