基于多模态学习的水质监测与预警系统研究

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Abstract

本研究将人工智能技术引入水质管理领域，构建基于多模态学习的水质监测与预警系统，设计CMAFN 深度学习模型，融合光谱、视觉和时序多模态数据，结合三重注意力机制，运用LSTM 处理时间序列数据，SVM 实现污染源分类，DTW 算法解决数据异步问题，采用混合数据库架构，构建“边缘节点- 区域网关- 云端服务器”三级硬件架构及数据采集、传输、处理、应用四层系统架构。该系统实现了水质数据的高效处理、精准预测与污染源识别，预警准确率达91.2%，为水质管理提供了“精准感知- 智能预测- 科学决策”的全链条技术支撑，可减少水污染损失、保障水质安全，推动水资源智能化管理发展。

Keywords

水质管理

多模态融合

深度学习

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