【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水质检测领域，特别是涉及分步式“地-河-湖”水质预测方法、模型及计算机设备领域。
技术介绍
1、目前，大型湖泊和流域的水质监测方法主要依赖于高精度的实时监测技术，如化学分析、光谱监测等。这些技术可以提供准确的水质数据，但存在设备成本高、操作复杂、覆盖范围有限等问题，尤其是在大范围流域的长期监测中，这些方法难以推广。
2、而在大范围流域的长期监测长期检测中，现有技术通常利用机器学习和深度学习模型来完成长期检测任务，这两种技术在处理复杂的非线性关系时具有优势，但它们的“黑盒”特性导致模型预测结果缺乏可解释性，使得用户难以理解各个输入变量对预测结果的具体影响，从而限制了模型在实际决策中的应用；此外传统水质监测模型通常仅考虑单一阶段的水质预测，忽略了河流输入与湖泊水质的复杂动态关系，导致现有模型往往无法精确捕捉这些复杂的系统动态，导致预测结果不够准确或无法解释。
技术实现思路
1、因此，本专利技术提出基于分步式框架捕捉次级流域对主流域水质影响，并在不同层级模型之间数据流转...
【技术保护点】
1.一种分步式“地-河-湖”水质预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的分步式“地-河-湖”水质预测方法，其特征在于，所述第一LSTM模型的训练过程如下：
3.根据权利要求1所述的分步式“地-河-湖”水质预测方法，其特征在于，所述水质特征变换函数是通过如下步骤得到的：
4.根据权利要求1所述的分步式“地-河-湖”水质预测方法，其特征在于，步骤S30后还包括：
5.根据权利要求4所述的一种分步式“地-河-湖”水质预测方法，其特征在于，所述边缘贡献的计算公式为：
6.根据权利要求1-5任一项所述的一...
【技术特征摘要】
1.一种分步式“地-河-湖”水质预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的分步式“地-河-湖”水质预测方法，其特征在于，所述第一lstm模型的训练过程如下：
3.根据权利要求1所述的分步式“地-河-湖”水质预测方法，其特征在于，所述水质特征变换函数是通过如下步骤得到的：
4.根据权利要求1所述的分步式“地-河-湖”水质预测方法，其特征在于，步骤s30后还包括：
5.根据权利要求4所述的一种分步式“地-河-...
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