[Journal of Views] ARTICLE: "How To Continuous Predict Water Quality Using Stacked Short-Term Memory Networks" Journal: Xi'an Jiaotong University, Issue 6, 2025 authors: Zhang Jianqi, Zhang Leyuan, Li Donghe, Li Donghe, Yang Qingyu Recommended University) Urban Water Environment Government is an important part of the construction of National Ecological Civilizations, and its Intelligent and Digital Government Capabilities are directly related城市的可持续发展和居民的生活质量。 This article focuses on the central problems of anomalous data, the stability of the poor model and low continuous prediction capacities in the current field of water quality prediction, builds a system of prediction of intelligent water quality prediction represented in "sequence of neural sequence time", systematically investigates non -linear modeling methods for dynamic changes in the quality of the quality of the quality of the quality of the quality of the q质量质量的水质和支持关键算法的质量，以构建新的智能水平台。本文提出的智能水质预测方法基于深度学习模型，并构建了整合历史监视数据，传感器检测系统的实际时间数据和预测分析算法的技术体系结构。在没有数据或干扰的情况下，它保持了高度的预测和稳定性精度，并实现了水质变化趋势的连续动态预测。关键水质参数的临时系列建模（例如水质系统中的残留氯）基于水质处理的随后决策，这有助于促进传统机制“ lo-lllllap-disocens-hones-decise”的扩展模型。该方法研究了临时系列法律水质的进化趋势，LECE短期警告和长期趋势预测模型，一个ND显着改善了水环境法规的未来科学性质。本文档中集成的技术系统将水质数据作为核心获取，并整合了重要的要素，例如智能水表，深度学习事物和模型的互联网检测以执行三级链接机制：感知的预测。将预测模型纳入中心路线的部署将通过城市智能水平台加深AI算法，对系统运行的单个点进行智能优化决策和数据编程，并调查并形成了智能水的新模型，用于“算法”算法 - 波特人政府”。以上结果支持INT操作方法选择城市供水系统。将来，智能水质预测可以取决于基础设施，例如水上互联网中心和大量数据，以建立F从多个来源的异构数据中使用，以高分辨率和更广泛的场景形成水质预测系统。调查模型与仿真系统与早期警报系统之间的协调链接，以建立用于水环境的数字双系统。同时，有必要加强水算法模型和培训专业人才的标准系统的建设，为我国的数字治理提供技术路线以及绿色和低碳城市发展。