基于图注意力网络的河流突发水质异常羽流时空扩散监测污染预警方法OA

河流突发水质异常事件中存在污染羽流时空演化过程的高度非线性、多源耦合及动态响应迟滞等复杂环境行为,当前时空关联特征因捕捉不足、权重分配机制僵化,导致预警精度受限、误报率居高。因此,提出图注意力网络下的河流突发水质异常羽流时空扩散污染预警方法。针对河流系统设计图神经网络,结合注意力机制完成水质异常羽流的动态权重分配。在此基础上,基于图注意力网络分析水质异常羽流的时空扩散特性,求解相关评价指标,并分别从时间序列、空间迁移两个层面上实现对突发水质异常羽流的预警,完成河流突发水质异常羽流时空扩散污染预警方法的设计。实验结果表明,该方法预测结果与水质异常羽流的扩散情况高度吻合,误差仅为3.3%;针对pH值变化实现预警的误报率低于14.3%,表明研究方法具有较高的准确性与稳定性。