深度学习技术在水环境保护领域的应用日益广泛，其主要体现在水质建模与数字化规划、危险物质检测与毒性评估、水污染处理以及水生态系统的管理等方面。
在水质建模与数字化规划方面，水质预测是通过分析历史测量值或相关数据来评估水样污染程度的过程，对污染预防和水源保护具有重要意义。水质指标如pH值、电导率、温度、生物需氧量、化学需氧量、总氮、总磷和叶绿素等，都与水质预测紧密相关。由于监测站和实验数据可能受到随机和系统误差的影响，噪声信号可能会干扰水质监测的准确性。与其他机器学习方法相比，深度学习（DL）展现出了在处理这类问题上的优势，被证明是一种真实且准确的水质预测方法。水质预测需要考虑输入数据的时间顺序，递归神经网络（RNN）能够存储和转换先前的输入信息，为决策提供支持，有助于水质系统管理。长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）作为RNN的变体，能够处理更长的时间序列问题，提高预测的准确性。此外，结合不同类型的模型，如卷积神经网络（CNN）和RNN的相关变体，可以充分发挥时空信息融合的优势，提取相关变量信息，提高对复杂非线性系统的适应性。还有研究提出了基于小波分解、变分模式分解和经验模态分解等新的混合模型，虽然这些模型在可靠性、结构复杂度、训练时间和计算成本方面存在局限性，但通过经验小波变换（EWT）和模糊C均值聚类等方法，可以提高水质预测的稳定性和准确性。
在处理缺失的水质数据方面，研究人员探索了多种方法，如迁移学习，它利用现有知识过渡到另一个类似的领域，使用已训练好的模型权重作为起点，对模型进行微调，以提高长期预测精度。然而，源域和目标域之间的差异可能会影响迁移学习的效果，导致预测结果的准确性降低。
在危险物质检测和毒性评估方面，水环境毒理学研究水环境中污染物的行为、影响和风险，对保护生态系统和保障公众健康至关重要。传统的毒性评估方法成本高昂且存在不确定性，而高通量计算技术因其高效的数据处理能力受到青睐。深度学习-量化结构活性关系（DL-QSAR）模型能够预测未知物质的毒理学性质，但目前报道的DL-QSAR模型的结构描述仍局限于二维水平。通过引入三维分子表面点云描述化学结构，可以提高模型的识别活性和非活性化学物质的准确率。此外，深度学习还被用于分析蓝藻浓度、评估不同剂量下不同环境化学品（ECS）的暴露情况，以及预测未经测试化学品的毒性。
在水污染处理方面，神经网络已应用于现代废水处理设施，帮助模拟水质和设备运行条件。时间序列深度学习算法如LSTM在污水处理效果评价中显示出良好的有效性。研究人员通过特征重要性研究、可解释人工智能（XAI）方法和混合神经网络预测模型等，提高了预测性能和模型的鲁棒性。同时，自动编码器和迁移学习等技术也被用于处理数据稀缺问题，提高模型的训练效率和性能。
在水生态系统的管理方面，深度学习技术被用于水体检测、水生物种识别和湿地监测保护。通过物联网设备收集的水下图像数据，深度学习能够有效地进行动物和水生植物的识别和分类。深度学习模型通过数据增强和图像增强技术，提高了水下图像的目标检测精度。此外，深度学习还被用于监测人类活动对生态系统的影响，如温度变化、废水排放和渔业足迹等。返回搜狐，查看更多
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