一种融合类量子特征与图-时序模型的河流水质预测方法

本发明公开了一种融合类量子特征与图‑时序模型的河流水质预测方法，包括：获取多个河流站点的多变量水质观测数据、时间序列气象数据及静态流域属性数据；对数据进行预处理；生成气象类量子特征向量和静态流域属性类量子特征向量；将气象类量子特征向量和静态流域属性类量子特征向量与空间依赖特征拼接融合后，与预处理后的多变量水质观测数据输入图‑时序模型进行训练；将训练后的图‑时序模型计算得到的模拟输出进行反归一化处理后得到连续逐日河流水质模拟数据，评估模型性能以预测逐日连续河流水质数据。本发明通过对多源异构数据执行高维类量子特征变换，生成对应的时空类量子特征向量，增强模型对时空特征非线性交互关系的表征能力。