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基于图神经网络的地表水水质预测模型 一、图神经网络（GNN）基础知识 图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是一种深度学习模型，旨在处理图形结构数据。GNN 可以学习图形中的节点和边缘特征，并捕捉图形结构中复杂的依赖关系。GNN 的应用场景广泛，包括社交网络分析、蛋白质结构预测、交通网络优化等。 在地表水水质预测模型中，GNN 应用于建模地表水水质监测站点在空间上的复杂依赖关系。通过学习监测站点之间的相互影响关系，GNN 可以捕捉水质数据在空间维度上的复杂依赖关系。 二、长短时记忆网络（LSTM）基础知识 长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种递归神经网络（RNN），旨在处理时间序列数据。LSTM 可以学习时间序列数据中的长期依赖关系，解决传统 RNN 中的梯度消失问题。 在地表水水质预测模型中，LSTM 应用于建模水质指标序列在时间上的复杂依赖关系。通过学习水质指标序列中的长期依赖关系，LSTM 可以捕捉水质数据在时间维度上的复杂依赖关系。 三、深度学习基础知识 深度学习（Deep Learning）是一种机器学习方法，旨在使用多层神经网络来学习数据特征。深度学习模型可以自动学习数据特征，解决传统机器学习方法中的手工特征工程问题。 在地表水水质预测模型中，深度学习方法应用于学习水质数据的复杂特征，解决水质预测问题。 四、地表水水质预测模型架构 地表水水质预测模型架构主要包括三部分：图神经网络（GNN）、长短时记忆网络（LSTM）和解码器。GNN 用于建模地表水水质监测站点在空间上的复杂依赖关系，LSTM 用于建模水质指标序列在时间上的复杂依赖关系，最终将编码结果输入到解码器中得到预测输出。 五、模型性能 evaluation 模型性能 evaluation 是评估地表水水质预测模型性能的重要步骤。通过与时间序列分析方法、通用回归方法和一般深度学习方法进行比较，地表水水质预测模型能够实现 23.3%、26.6% 和 14.8% 的性能提升。 六、模型应用场景 地表水水质预测模型具有重大的实际应用意义。例如监察人员能够提前感知流域的污染风险，向上下游站点发送预警信号，并回溯可能的污染来源。对于预测值和实际值相差较大的点位，可以联动相关人员发起人工排查，提高线下执法效率。 基于图神经网络的地表水水质预测模型能够解决水质数据在时间和空间维度上的复杂依赖关系问题，实现高精度水质预测。