一种结合SERS-纳米孔测序与TwinNet-LSTM的地下水微污染解析方法

本发明属于环境污监测技术领域，特别是涉及一种结合了表面增强拉曼散射(SERS)、纳米孔测序两种检测手段与孪生神经网络(TwinNet)、长短时记忆网络(LSTM)两种智能算法的地下水污染溯源方法。具体的，以SERS基底实现高灵敏度检测，TwinNet通过双通道输入提升抗干扰能力，结合纳米孔测序和改进LSTM算法，获取地下水中微生物DNA文库，LSTM模型处理时间序列数据，预测微生物群落时间变化趋势并实现微污染物反向预测。该发明的有益之处在于，既可用于监控地下水中微污染物对微生物群落的影响，也可通过微生物种群变化对地下水微污染发出预警。