一种基于机器学习的近岸海水水质预测与预警方法

本发明涉及海洋环境监测技术领域，具体涉及一种基于机器学习的近岸海水水质预测与预警方法，本发明通过实时获取自动监测站水质数据，构建以时间滑动矩阵为核心的机器学习模型输入结构，采用监督学习算法预测未来水质参数，并创新性地提出水质风险量化评估体系。解决了传统方法在业务化运行、实时预警和生态风险预判方面的不足，实现了从数据采集、模型训练、预测分析到分级预警的全流程自动化，为近海生态保护和灾害防控提供智能化决策支持。