基于机器学习和SWAT模型的水质预测方法

本发明公开了基于机器学习和SWAT模型的水质预测方法，属于水环境模拟与水质预警技术领域。本发明的步骤为：S1：从流域内多渠道收集水文、水质、气象、土地利用类型、污染源、空间高程多时相数据，对原始数据采用降噪、归一化、缺失值填补预处理方法；S2：采用SVR对SWAT模型参数与输出的非线性关系进行敏感性分析，筛选出影响显著的关键参数；S3：在水质监测数据的基础上，采用LSTM模型构建水质时序预测模型；S4：构建基于LSTM和SVR模型的自学习机制，通过调整学习时间窗口和定期利用最新数据对模型进行再训练。本发明在模型效率、预测精度和应用适应性方面均表现优越，具有显著的工程应用价值和推广潜力。