文章探讨了如何利用深度学习技术构建智能水质预测模型，以解决传统水质监测中数据异常、模型稳定性差等问题。该研究通过融合历史监测数据、实时传感数据和预测分析算法，实现了对供水系统中关键水质参数的连续动态预测，为水质处理决策提供依据。该技术架构以水质数据为核心，结合智能水表、物联网传感等，实现了“感知—预测—反馈”的三级联动机制，推动了传统水质管理模式向智能化、数字化转型。文章还展望了未来发展方向，包括构建多源异构数据融合机制和水环境数字孪生系统等，为城市供水系统的智能化运行提供了技术支持。

💧 构建了基于深度学习的水质预测模型：该模型融合了历史监测数据、传感感知系统实时数据和预测分析算法，能够在数据存在缺失或扰动的情况下保持较高的预测精度与稳定性。

📈 实现了水质变化趋势的连续动态预测：通过对供水系统中余氯等关键水质参数进行时序建模，实现了水质变化趋势的连续动态预测，为后续的水质处理决策提供依据。

⚙️ 建立了“感知—预测—反馈”的三级联动机制：以水质数据为核心，融合智能水表、物联网传感、深度学习模型等关键要素，实现了从单点数据到系统行为的智能判断与调度优化。

💡 探索了“算法驱动—平台承载—系统治理”的智慧水务发展新模式：将AI算法与城市智慧水务平台深度耦合，推动传统“检测—响应”模式向“感知—预警—决策”闭环机制升级。

🚀 展望了未来发展方向：文章提出构建多源异构数据融合机制、探索模型与仿真系统、预警系统协同联动，以及构建水环境数字孪生系统，为我国水环境数字治理与城市绿色低碳发展提供技术路线。

    【学报观点要览】

    文章：《采用堆叠长短期记忆神经网络的水质连续预测方法》

    期刊：西安交通大学学报，2025年第6期

    作者：张建奇、冯乐源、李东鹤、杨清宇

    评荐：管晓宏（中国科学院院士、西安交通大学教授）

    城市水环境治理作为国家生态文明建设的重要组成部分，其智能化、数字化治理能力直接关乎城市可持续发展与居民生活品质。文章聚焦当前水质预测领域数据异常、模型稳定性差及连续预测能力低等核心难题，构建了以“时序神经网络”为代表的智能水质预测技术体系，系统探索了水质动态变化的非线性建模方法，为新型智慧水务平台建设提供了关键算法支撑。

    该文提出的水质智能预测方法，以深度学习模型为基础，构建了融合历史监测数据、传感感知系统实时数据和预测分析算法的技术架构，能在数据存在缺失或扰动的情况下，保持较高的预测精度与稳定性，并通过对供水系统中余氯等关键水质参数进行时序建模，实现水质变化趋势的连续动态预测，为后续的水质处理决策提供依据，从而推动传统“检测—响应”模式向“感知—预警—决策”闭环机制升级。该方法从时间序列规律中挖掘水质演化趋势，建立了短期预警与长期趋势预测模型，显著提升了水环境调控的前瞻性与科学性。

    该文构建的技术体系以水质数据为核心，融合了智能水表、物联网传感、深度学习模型等关键要素，实现“感知—预测—反馈”的三级联动机制；以预测模型嵌入式部署为核心路径，将AI算法与城市智慧水务平台深度耦合，实现了从单点数据到系统行为的智能判断与调度优化，探索形成了“算法驱动—平台承载—系统治理”的智慧水务发展新模式。

    上述成果为城市供水系统的智能化运行提供了方法支撑。未来智能水质预测可依托水务物联网、大数据中心等基础设施，构建多源异构数据融合机制，形成更高分辨率、覆盖更广场景的水质预测体系；探索模型与仿真系统、预警系统协同联动，构建水环境数字孪生系统。同时，要加强水务算法模型标准体系建设与专业人才培养，为我国水环境数字治理与城市绿色低碳发展提供技术路线。