一种基于多变量的水质预测方法、系统、设备及介质

本发明属于水质预测技术领域，为了提高水质预测的准确性，提出一种基于多变量的水质预测方法、系统、设备及介质，通过提取待测水质中多变量时间序列数据，结合频域信息与时域信息，引入自注意力机制解决传统循环神经网络在处理长时间序列时常遇到的梯度爆炸和梯度消失问题，以增强预测模型对时序特征的捕捉能力；通过粒子群优化（PSO）方法优化超参数，以提高预测精度。