基于物理信息深度神经网络的多水质指标协同模拟方法

本发明公开了基于物理信息深度神经网络的多水质指标协同模拟方法，包括以下步骤：S1、确定需进行协同模拟的水质指标，构建用于多水质指标系统模拟的多源数据库；S2、选择适用于多输出水质指标的深度学习模型，完成用于多指标水质协同模拟的物理信息深度神经网络的构建；S3、采用k折交叉验证方法进行水质协同模拟模型的训练，并完成水质协同模拟模型的参数学习；S4、选取评估指标对水质协同模拟模型进行评估，通过调整网络结构和优化超参数提升模拟效果，直到水质协同模拟模型达到模拟准确性要求；S5、基于优化后的水质协同模拟模型，采用深度学习模型解释方法，分析多水质指标协同变化的关键驱动因子，并完成多指标水质协同模拟。