一种基于表征学习的可迁移地表水水质预测方法及装置

本发明公开了一种基于表征学习的可迁移地表水水质预测方法，包括：步骤1、获取历史监测数据，以构建多站点序列格式的数据集，在数据集中数据对历史监测数据进行掩码处理，以获得掩码数据，将历史监测数据与掩码数据组成训练测试集合；步骤2、选取源域总数相同的Transformer模型框架构建预测网络；步骤3、对预测网络进行训练以获得预测模型；步骤4、将站点中所采集的水质数据以及当前天的气象数据输入至预测模型中，以获得站点所在源域的水质数据。本发明还提供了一种可迁移地表水水质预测装置。本发明提供的方法通过源域中各站点水质信息的变化，对源域河道监测断面的关键水质指标进行预测，为后续水质管理提供更准确且全面的参考。