基于全光谱吸收的二维卷积神经网络水质监测方法及系统

本发明公开了一种基于全光谱吸收的二维卷积神经网络水质监测方法，通过获取历史水体全光谱吸收数据，形成时空融合的时序光谱矩阵，并且计算出差分矩阵以形成时序增强光谱矩阵，使得训练出的水质参数浓度推理模型更加准确，且水质参数浓度推理模型的训练引入二维卷积神经网络和全连接网络，提高了水质参数浓度推理模型的拟合能力和泛化能力，使得最终得到的水质参数浓度推理模型大大提高了对水质变化趋势识别能力，并在得到预测结果后进行相应的告警提示。