一种结合气象数据的河流水质预测方法

专利主权项内容

1.一种结合气象数据的河流水质预测方法，其特征在于，包括：获取多个预设区域内的图像数据，并判断各个图像数据中是否存在异常的图像数据；若存在，则筛选出异常图像数据，并将所述异常图像数据所在的预设区域定义为异常预设区域；获取某一预设区域的某一图像数据以及与所述某一预设区域相邻的另一预设区域的另一图像数据；获取所述某一图像数据与所述异常图像数据之间的第一相似度，以及所述另一图像数据与所述异常图像数据之间的第二相似度，并计算所述第一相似度与所述第二相似度的比值；获取所述异常图像数据所在的异常预设区域内各个检测点的第一水质数据以及第一气象数据，以及所述某一图像数据所在的某一预设区域内各个检测点的第二水质数据以及第二气象数据；分别对异常预设区域内各个检测点的第一水质数据以及某一预设区域内各个检测点的第二水质数据进行排序，得到第一水质数据序列以及第二水质数据序列；基于预设的融合规则将所述第一气象数据融合至所述第一水质数据序列中，得到第一目标预测数据序列，以及将所述第二气象数据融合至所述第二水质数据序列中，得到第二目标预测数据序列；将所述第一目标预测数据序列和所述第二目标预测数据序列分别输入至预设的深度学习模型中，所述深度学习模型分别输出对应所述异常预设区域的第一水质预测结果以及对应所述某一预设区域的第二水质预测结果；根据所述第一水质预测结果、所述第二水质预测结果以及所述第一相似度与所述第二相似度的比值计算所述另一预设区域的水质预测结果。