面向河流管理的多参数水质智能预测方法及系统

面向河流管理的多参数水质智能预测方法及系统，涉及环境监测与人工智能技术领域，具体公开了一种水质智能预测系统及方法。本发明系统通过缺失值填补模块对原始水质监测数据进行清洗与修复，确保数据完整性；继而利用卷积神经网络（CNN）对多参数水质数据进行深度特征提取与融合，生成高维特征映射；随后，采用双向长短期记忆网络（Bi‑LSTM）模型对提取的时序特征进行前向与后向的双向学习，精确捕捉水质参数变化的复杂动态规律与长期依赖关系；最后，通过引入一个经过优化的损失函数模块最小化训练误差，进一步提升预测准确性。本发明解决现有河流水质预测技术中因数据缺失导致的精度不足、模型计算复杂度高以及多参数协同预测能力弱的问题。