摘要
本发明涉及水质检测技术领域,公开了一种水质检测方法及系统,旨在克服传统水质检测方法的局限性,实现对水质变化的实时预测与监控。该方法及系统首先通过数据采集层收集历史与实时水质数据,涵盖多种污染物浓度及环境参数。数据预处理层负责数据清洗、缺失值处理和异常值检测,确保数据质量。模型训练与验证层采用机器学习算法,训练并验证水质变化预测模型,通过参数调优优化模型性能。预测与应用层则将实时数据输入模型,预测未来水质变化,分析预测结果以识别潜在污染事件,并据此调整水处理策略。本发明提高了水质检测的时效性与准确性,有助于水资源管理和环境保护。
技术关键词
水质检测方法
机器学习算法
机器学习模型
实时数据
参数
迭代优化算法
水质监测点
生物需氧量
数据采集层
水处理工艺
LSTM神经网络
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