【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水情监测，具体是涉及一种基于深度学习的湖泊水情监测方法及系统。
技术介绍
1、随着全球气候变化和城市化进程的加速，湖泊作为重要的水资源储备和生态系统，其水情变化日益复杂且影响深远。湖泊水情不仅关乎水资源的安全供给，还直接影响到周边生态环境、农业灌溉、工业生产以及居民生活等多个方面。传统湖泊水情监测主要依赖人工巡查和定期采样分析，这种方法不仅耗时费力，而且难以实现对水情的实时、全面监测。且传统方法仅通过单一水体参数项目的数值来判断是否出现异常，而水情异常往往是多种参数项目共同导致的，如水质富营养化、水生态异常等，传统方法难以准确区分不同类型的水情异常，导致预警信息不准确，无法及时采取有效应对措施。且未能充分利用历史数据中的有用信息，对复杂水情变化的适应性不足。因此，需要提供一种基于深度学习的湖泊水情监测方法及系统，旨在解决上述问题。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的不足，本专利技术的目的在于提供一种基于深度学习的湖泊水情监测方法及系统，以解决上述
技术介绍
中存在的问题。>
2、本专利技本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的湖泊水情监测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的湖泊水情监测方法，其特征在于，所述确定每种水情异常类型对应的强相关水情参数的步骤，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的湖泊水情监测方法，其特征在于，所述基于深度学习和气候情况对实时水情数据进行预测的步骤，具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的湖泊水情监测方法，其特征在于，所述将预测变化曲线子图与对应的历史变化曲线图进行相似度计算的步骤，具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于深度学习...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的湖泊水情监测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的湖泊水情监测方法，其特征在于，所述确定每种水情异常类型对应的强相关水情参数的步骤，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的湖泊水情监测方法，其特征在于，所述基于深度学习和气候情况对实时水情数据进行预测的步骤，具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的湖泊水情监测方法，其特征在于，所述将预测变化曲线子图与对应的历史变化曲线图进行相似度计算的步骤，具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于深度学习的湖泊水情监测方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：李珉，曹鸽，郭锐强，柳知亨，蒋银萍，徐涛，
申请(专利权)人：长春大学，
类型：发明
国别省市：
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