一种基于深度学习模型可解释性框架的水质指标预测方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习模型可解释性框架的水质指标预测方法及系统，涉及水环境预测技术领域，采集水质参数和地理参数的数据集，对数据集进行预处理，得到训练集和测试集；构建基于深度学习算法的水质预测模型，并通过训练集对水质预测模型进行训练；将解释性任务输入至大语言模型；大语言模型拆解解释性任务，给每一个解释性算法的结果预先分配一个权重；根据分析选择调用解释性框架池的算法，并访问水质预测模型，得到解释性结果；将解释性结果返回给大语言模型进行综合分析；若大语言模型认为解释性结果不合理，则再次询问决策者是否调用其他算法进行再次解释性分析。能够识别和监控污染源，及时采取措施，减少氮排放以防止水质恶化。