水质预测是水环境污染防治的重要方面,利用长期大量收集的水质监测数据就可以对水质污染趋势进行预测,这对水环境的管理和规划具有重要意义。针对如何及时有效地预测水质这一问题,本研究提出一种整合的水质预测模型,这一模型可以基于历史的水质监测数据预测未来一段时间多个时刻的水质状况,为水资源的有效调控与管理提供预先的数据指导。本研究所做的贡献主要体现在两个方面,包括对水质数据的预处理和提出采用基于注意力机制的序列到序列的深度学习模型进行水质预测,具体如下:首先是针对水质的时间序列的预处理。本研究所使用的数据集为国家地表水水质自动监测实时数据发布系统发布的水质指标数据集,在获取原始数据后,就需要进行数据预处理。这一过程中包括缺失值补充、标准化处理和平滑降噪三个重要内容。插入缺失值来保证序列数据等间隔,即在同等时间粒度下的水质指标分布;标准化后的时间序列中,各水质指标的数值范围一致,能使后续的预测模型具有更好的精确性;在自然环境中存在的异常事件会使水质突变,产生的噪声数据会影响水质序列的数据分布,这将会大大影响训练生成模型的准确性。为了降低噪声数据的影响,需要对原始时序数据进行降噪处理,去除数据中的噪声,减少对预测模型的干扰。其次是水质时序预测模型的提出。本文对水质时序数据使用三种深度学习算法和作为对比的三种传统时序算法进行预测,根据多个评估指标选出最优算法。其中传统时序算法分别是差分整合移动平均自回归算法、支持向量回归模型、人工神经网络算法。深度学习算法包括长短期记忆神经网络、序列到序列模型以及基于注意力机制的序列到序列模型三种。本研究设计一系列实验,发现深度学习模型的预测精度相对更好。与此同时,考虑到多种要素对预测指标的影响,整合特征选择方法与深度学习模型,本研究所提出的基于注意力机制的序列到序列的深度学习模型可以进一步提升模型预测精度。综上所述,本研究通过对水质历史监测数据的分析与预处理,结合深度学习,对其建立一种整合的水质预测模型。经过实验表明,本研究提出的方法相较于其它预测方法,可以更加精确地预测未来一段时间的水质状况,为有效保护和综合治理水资源工作方面提供可靠的数据指导。