基于双密钥卷积Transformer自编码器网络与杨树优化算法的增强型水质指数预测模型研究及其在环境健康管理中的应用

本研究针对传统水质预测方法精度不足、泛化能力差的问题，提出了一种融合双密钥卷积Transformer自编码器网络（DKCTAN）与杨树优化算法（POA）的新型水质指数（WQI）预测框架。通过创新性数据预处理和零相关线性分析，模型在印度水质数据集上实现了99%的准确率和0.947的R2值，显著提升了水质分类与预测的可靠性，为可持续水资源管理提供了高效技术支撑。

　　

水是维系地球生命系统和人类社会发展的基础资源，其质量直接关系到生态系统稳定性、生物多样性和公共健康。然而，随着全球人口增长、城市化进程加速和工业化扩张，淡水消耗量和废水排放量急剧增加，导致地表水质持续恶化。据联合国报告，每年因饮用水污染导致的疾病造成约150万人死亡，发展中国家80%的健康问题归因于污染水源。传统水质监测方法存在明显局限：一是预测精度不足，难以应对复杂的水环境系统；二是模型泛化能力弱，容易出现过拟合；三是依赖大量人工预处理和验证，成本高昂且效率低下。

为突破这些瓶颈，印度马德纳帕勒科学技术学院的Maruthamuthu博士团队在《Franklin Open》发表了创新性研究，提出了一种名为双密钥卷积Transformer自编码器网络（Dual-Key Convolutional Transformer Autoencoder Network, DKCTAN）的新型框架，并结合杨树优化算法（Poplar Optimization Algorithm, POA）进行模型优化，实现了水质指数（Water Quality Index, WQI）和水质分类（Water Quality Classification, WQC）的高精度预测。

研究采用印度水质数据集，包含溶解氧（DO）、生物需氧量（BOD）、pH值、电导率（EC）、硝酸盐-氨氮（NNC）和总大肠菌群（TC）等关键参数。关键技术方法包括：1）创新性数据预处理流程，结合小数缩放、统计列归一化和调整型最小-最大归一化；2）零相关线性分析（Zero-Correlation Linear Analysis）消除特征多重共线性；3）构建DKCTAN模型，融合卷积神经网络的空间特征提取能力和Transformer的全局依赖建模能力；4）利用POA优化网络超参数和权重向量，提升模型收敛速度和精度。

3.1. 数据集

研究使用来自Kaggle的印度水质数据集，涵盖河流、湖泊、水库和地下水站点的多年监测数据。通过最小-最大归一化将特征缩放至[0,1]区间，确保数据一致性。SHAP分析显示总大肠菌群（TC）和生物需氧量（BOD）对模型预测影响最大，硝酸盐（N+）和硝酸盐-氨氮（NNC）次之，验证了模型与领域知识的一致性。

3.2. 新型预处理方法

团队开发了多级归一化管道：统计列归一化通过乘以0.1的偏置值并除以均值来标准化数据；小数缩放归一化根据最大位数调整十进制精度；调整型最小-最大归一化通过引入新范围项（如NewMin=0.5, NewMax=2）重构数据分布，最终将数据压缩到特定区间（如[0.5,2]），增强特征表达能力。

3.3. 水质指数计算

WQI通过加权各参数归一化值（Q_value）与权重因子（W_factor）计算得出（公式10），其中DO和TC权重最高（0.28），EC最低（0.09）。水质根据WQI范围分为五类：极差（0-25）、差（25-50）、中（50-75）、良（75-90）和优（90-100）。

3.4. 零相关线性分析

通过计算协方差（公式12）和相关系数（公式13），确保特征间零相关性（公式14），减少冗余信息，提升模型预测稳定性。

3.5. DKCTAN架构

模型核心由卷积自编码器和双密钥Transformer网络组成。编码器（公式15）将输入数据压缩为潜在表示，解码器（公式16）重构输出。双密钥机制通过两个独立全连接层生成密钥流ky1和ky2（公式17-18），融合为双密钥kyDual（公式19），并通过注意力计算（公式20）强化特征交互，显著提升对关键水质参数的聚焦能力。

3.6. 杨树优化算法

POA模拟杨树无性繁殖的修剪机制，动态调整种群方向，避免局部最优。以最小化权重向量W为适应度函数（公式21），优化DKCTAN的权重参数，实现快速收敛和低误差率。

4. 结果与讨论

实验表明，DKCTAN-POA在所有性能指标上均优于现有方法：准确率达99.6%，F1分数99.5%，均方误差（MSE）仅0.01。五折交叉验证显示标准差低于1.5%，证实模型强泛化能力。外部验证使用巴基斯坦水质数据（2015–2020），未经重新训练即保持高精度，凸显跨地域适用性。与XGBoost、ANN、RBFN等模型相比，DKCTAN-POA在ROC曲线、RMSE（0.01）、MAPE（0.2%）和MAE（0.1）上均取得最佳结果。

研究结论强调，DKCTAN-POA框架通过融合多模态特征学习和智能优化算法，解决了传统方法过度依赖人工干预、预测稳定性不足的核心问题。其创新性体现在：1）双密钥机制增强特征交互；2）POA保证参数全局最优；3）预处理管道提升数据质量。该模型为实时水质监测、大规模流域管理和环境决策提供了可靠工具，未来可扩展至多源异构数据集成和边缘计算部署，推动可持续水资源的精准治理。

局限性包括对缺失数据敏感和POA参数需精细调优。作者建议后续工作可探索自适应优化策略和轻量化模型设计，以适配资源受限的野外监测场景。