【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及流域多站点水质时空预测方法，属于水质监测预测。
技术介绍
1、随着全球工业化和城市化的飞速发展，水资源污染问题日益凸显，对水质进行高效、精确的预测和管理已成为保护水资源和生态环境的重要任务。传统的水质预测方法，如arima(自回归积分滑动平均模型)和gru(门控循环单元)等时间序列分析模型，虽然在单点时间序列数据处理上表现良好，但在处理涉及复杂时空关系的水质数据时，存在显著局限性。这些方法往往难以全面捕捉流域内不同区域间水质数据的空间依赖性和时间动态性，导致预测精度不足，难以满足大尺度流域水质管理的需求。
2、近年来，大数据和人工智能技术的迅猛发展为环境监测和管理提供了新的解决方案。特别是在处理具有复杂时空特性的数据时，图卷积网络(gcn)和长短期记忆网络(lstm)等深度学习模型展现出了强大的潜力。gcn能够有效捕捉数据中的空间依赖性，而lstm则擅长处理序列数据中的时间依赖性。将两者结合形成的时空图卷积网络(stgcn)模型，为水质预测提供了新的研究思路。
3、目前基于stgcn的水质预测研究多...
【技术保护点】
1.基于时空图卷积网络的流域多站点水质时空预测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于时空图卷积网络的流域多站点水质时空预测方法，其特征在于：步骤1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于时空图卷积网络的流域多站点水质时空预测方法，其特征在于：步骤2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于时空图卷积网络的流域多站点水质时空预测方法，其特征在于：步骤3包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于时空图卷积网络的流域多站点水质时空预测方法，其特征在于：步骤4包括以下步骤：
6.根据权...
【技术特征摘要】
1.基于时空图卷积网络的流域多站点水质时空预测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于时空图卷积网络的流域多站点水质时空预测方法，其特征在于：步骤1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于时空图卷积网络的流域多站点水质时空预测方法，其特征在于：步骤2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于时空图卷积网络的流域多站点水质时空预测方法，其特征在于：步骤3包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：左薇，孟令男，田禹，张军，朱惟琛，尹冰如，颜冉，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：
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