TACSTechnology and Application of Computer Science2998-89262998-8934Art and Technology10.61369/TACS.2025130053Article基于多模态学习的水质监测与预警系统研究https://artdesignp.com/journal/TACS/2/13/10.61369/TACS.2025130053刘红玲20252132025-07-14本研究将人工智能技术引入水质管理领域，构建基于多模态学习的水质监测与预警系统，设计CMAFN 深度学习模型，融合光谱、视觉和时序多模态数据，结合三重注意力机制，运用LSTM 处理时间序列数据，SVM 实现污染源分类，DTW 算法解决数据异步问题，采用混合数据库架构，构建“边缘节点- 区域网关- 云端服务器”三级硬件架构及数据采集、传输、处理、应用四层系统架构。该系统实现了水质数据的高效处理、精准预测与污染源识别，预警准确率达91.2%，为水质管理提供了“精准感知- 智能预测- 科学决策”的全链条技术支撑，可减少水污染损失、保障水质安全，推动水资源智能化管理发展。水质管理,多模态融合,深度学习

[1] 李心蓓, 刘兰, 段雨迪, 等. 基于多模态数据的人工智能教育大脑构建和应用场景探究[J]. 数字教育,2024,10(03):48-55.[2] 李佳益, 马智亮, 陈礼杰, 等. 面向施工机器人定位的多模态数据融合方法研究综述[J]. 计算机工程与应用,2024,60(15):11-23.[3] 杜洋, 刘鑫, 赵祥. 多模态数据融合处理关键技术探索与应用[J]. 科技视界,2024,14(14):61-63.[4] 黄天聪, 赵升升, 吴越, 等. 基于多模态信息融合的智慧城市水质监测控制方法及系统:202311114258[P][2026-01-26].[5] 罗奕珊. 基于多模态信息融合的水环境质量监测研究[J]. 环境与发展, 2023, 35(5):67-72.[6] 施珮. 基于无线传感器网络的水质数据流异常检测与预测方法[D]. 江南大学,2020.