基于深度学习的河流水质参数监管方法及系统

本发明提供的基于深度学习的河流水质参数监管方法及系统，该方法包括自校准多源数据采集、扩散性水质预测、极端水质参数模拟、逆扩散污染定位及水质参数智能监管。本发明涉及河流水质监管技术领域，具体是基于深度学习的河流水质参数监管方法及系统；通过引入图卷积神经网络与物理扩散约束模型，实现对污染物在河道中的时空扩散趋势建模；同时结合生成对抗网络与物理验证，构建极端污染事件模拟与归因机制；进一步采用多模态贝叶斯反演模型与图反卷积结构，实现对污染源的精准溯源；该系统可动态感知水文变化，构建自适应阈值判断机制，实现对污染风险的预测、追踪与响应，为河流生态安全管理提供高效、智能的技术支撑。