一种基于融合模型的供水管网三卤甲烷预测方法

本发明属于供水管网水质监测技术领域，提供了一种基于融合模型的供水管网三卤甲烷预测方法，包括：原始水质数据集获取、数据预处理、CNN‑BiLSTM‑MultiHead Attention融合预测模型构建、超参数寻优空间和模型评估函数定义、模型预测和输出评估、模型参数迭代和验证评估、模型验证、样本重要性展示、待检测水质数据集收集以及三卤甲烷预测。本发明通过融合卷积神经网络、双向长短期记忆网络以及多头注意力机制，实现了高效学习并提取供水管网中多个常规水质指标的变化特征，且在训练数据较少的情况下仍能保持较好的预测精度，显著提升了模型在利用多个输入变量预测多个目标变量方面的预测性能和泛化能力。