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理，具有广泛的应用前景和显著的社会经济效22.根据权利要求1所述的基于深度学习的污水水质预测3.根据权利要求1所述的基于深度学习的污水水质Step3.2：级联模型单元，用于将多个预测模型级联，利用不同模型的优势，使用4.根据权利要求1所述的基于深度学习的污水水质预测方法，其5.根据权利要求1所述的基于深度学习的污水水质Step5.1：自适应优化单元，用于根据预测结果自动调整污水处理工艺，使用DeepQ_6.根据权利要求1所述的基于深度学习的污水水质预测方3Step6.1：融合视觉传感器数据单元，用于结合视频监控数据传感器数据进行综合分7.根据权利要求1所述的基于深度学习的污水水8.根据权利要求1所述的基于深度学习的污水水质预测方法9.实施权利要求1~8中任意一项所述的基于深度学习的污水水质预测方法，是采用基4[0002]污水水质的预测与监测是水环境管理和治理中的重要环节，对于保障水质安全、检测则通过观察和分析水体中的微生物种群结构、数量及其活性来评价水体受生物性污染的程度。随着科技的发展，许多先进的仪器分析技术，如高效液相色谱法（HPLC，High些技术能够精确测定水体中的痕量甚至超痕量有害物质。5[0011]综上所述，基于深度学习的污水水质预测方法有望解决[0012]本发明所要解决的技术问题是，提供基于深度学习的污Step8：复杂事件模拟与优化，模拟特定事件如工业事故或自然灾害对水质的影[0014]优选的方案中，所述Step2中的特征工程还包括使用主成分分析对高维数据进行异常生成对抗网络（AnoGAN，AnomalyDetectionwithGenerativeAdversarial6Step5.1：自适应优化单元，用于根据预测结果自动调整污水处理工艺，使用Step6.2：传感器故障检测单元，用于检测并修正传感器数据中的故障，使用78Step8：复杂事件模拟与优化，模拟特定事件如工业事故或自然灾害对水质的影[0025]在本实施例中，所述Step2中的特征工程还包括使用主成分分析对高维数据进行Step5.1：自适应优化单元，用于根据预测结果自动调整污水处理工艺，使用Step6.2：传感器故障检测单元，用于检测并修正传感器数据中的故障，使用一项所述的基于深度学习的污水水质预测方法，是采用基于深度学习的污水水质预测系9元采用自回归积分滑动平均（ARIMA，AutoregressiveIntegratedMovingAverage析（PPCA，PrincipalComponentAnalysis）和t_SNE（t_DistributedStochastic优化则进一步优化污水处理流程，实现了从数据预处理到决策支持的全链条智能化管理，使用多模态卷积神经网络（MM_CNN，MultifeatureMap_ConvolutionalNeural括增量支持

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