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摘要：本发明涉及水网水质预测的技术领域，公开了一种基于生成式神经网络模型的水网水质时空预测方法，包括以下步骤：获取水网水质监测数据集，提取水质指标数据并对水质指标数据进行数据清洗；基于水质指标数据建立水质指标序列，并对水质指标序列进行平滑处理；获取水质指标数据的空间拓扑信息，并进行水质指标序列的时间对齐；确定水质指标序列的特征维度；构建水质预测模型，并基于水质指标序列和水质指标数据的空间拓扑信息进行水质预测模型的训练；采集实时的水质指标数据，基于水质预测模型进行水质时空预测。本发明显著提升了水网水质预测的准确度、实用性和智能化水平。
主权项：1.一种基于生成式神经网络模型的水网水质时空预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：获取水网水质监测数据集，提取水质指标数据并对水质指标数据进行数据清洗；S2：基于所述水质指标数据建立水质指标序列，并对水质指标序列进行平滑处理；S3：进行水质指标数据的空间信息格式化，获取水质指标数据的空间拓扑信息，并进行水质指标序列的时间对齐；S4：确定水质指标序列的特征维度；S5：构建水质预测模型，并基于所述水质指标序列和水质指标数据的空间拓扑信息进行水质预测模型的训练；S6：采集实时的水质指标数据，并基于所述水质预测模型进行水质时空预测。
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百度查询： 上海科泽智慧环境科技有限公司 基于生成式神经网络模型的水网水质时空预测方法
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