1. 本选题研究的目的及意义
水资源是人类赖以生存的重要资源，水质的好坏直接关系到人民的健康和社会经济的可持续发展。
近年来，随着工业化和城市化的快速发展，水环境污染问题日益突出，水质预测已成为环境保护和水资源管理的重要课题。
本选题的研究旨在开发高效、准确的水质数据预测分析算法，为水环境监测、污染预警和水资源管理提供科学依据，具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
水质预测作为环境科学领域的一个重要研究方向，近年来得到了国内外学者的广泛关注。
1. 国内研究现状
国内学者在水质数据预测方面已开展了大量研究工作，并取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.水质评价指标体系构建：分析常用的水质评价指标，包括物理指标、化学指标和生物指标等。
根据研究区域的水质特征和研究目标，选取合适的评价指标，并确定各指标的权重。
构建科学合理的水质评价指标体系。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验研究和工程实践相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解水质预测领域的最新研究进展、主要方法和技术路线，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.需求分析阶段：分析水质预测系统的功能需求和性能需求，确定系统的总体目标、设计原则和技术路线。
3.数据采集与处理阶段：收集目标水域的历史水质数据，并对数据进行清洗、去噪、归一化等预处理，为模型训练和预测提供高质量的数据基础。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于深度学习的水质数据预测模型：针对传统预测模型难以捕捉水质数据复杂非线性关系的问题，本研究将探索深度学习方法在水质数据预测中的应用，并提出一种基于深度学习的水质数据预测模型，以提高模型的预测精度和泛化能力。
2.构建水质数据预测分析系统：为提高水质预测的效率和实用性，本研究将开发一套水质数据预测分析系统，该系统将集成数据预处理、模型训练、预测结果展示等功能，为水环境管理提供决策支持。
3.将研究成果应用于实际水质预测案例：本研究将选择典型的水域作为研究案例，利用实际数据对所提出的模型和系统进行验证，并分析其预测效果和应用价值，为水环境管理提供实际案例参考。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 尹家军,王晓燕,郭玉文,等. 基于物联网和机器学习的水质预测预警系统设计[J]. 水资源与水工程学报,2020,31(05):269-275.
2. 冯佳,刘金海,张建伟,等. 面向水质预测的改进鲸鱼算法优化深度学习模型[J]. 水资源保护,2021,37(05):127-134.
3. 崔远,王震,李俊,等. 基于深度学习的水质预测模型综述[J]. 华北水利水电大学学报(自然科学版),2022,43(05):55-62.
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