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基于LSTM-RBF的水质时空关联预测方法：原理、应用与优化.docx

发布：2025-04-06约4.27万字共33页下载文档

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基于LSTM-RBF的水质时空关联预测方法：原理、应用与优化

一、引言

1.1研究背景与意义

水，作为地球上所有生命赖以生存的基础资源，在人类的生产、生活以及生态系统的稳定运行中扮演着不可替代的角色。然而，随着全球人口的持续增长、工业化和城市化进程的加速推进，水资源正面临着前所未有的严峻挑战。据统计，全球约有80个国家、占世界总人口40%的地区面临着严重的缺水问题，而水污染的加剧更是使得可利用的优质水资源愈发稀缺。

在我国，水资源形势同样不容乐观。2021年，我国水资源总量达29520亿立方米，占全球水资源约6%，位居世界第六。但由于人口众多，人均水资源占有量仅为2194

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