摘要
水质监测对于环境保护、公共健康和可持续水资源管理至关重要。然而，许多重要的水质参数使用传统传感技术仍难以或成本高昂地进行连续测量。近年来，基于机器学习（ML）的软传感技术作为一种有效的替代方案逐渐兴起，可利用容易获取的环境数据和传感数据来估计难以测量的变量。本文对基于机器学习的水质监测软传感技术进行了全面的综述和教程介绍。首先，本研究回顾并分类了现有方法，包括线性回归、支持向量机、基于树的集成方法、人工神经网络以及高级深度学习架构。其次，本文讨论了与数据质量、传感器漂移、可解释性、可迁移性、不确定性量化以及实际部署相关的重大挑战、新兴趋势和研究空白。第三，本文提出了一个教程式框架，涵盖了数据预处理、特征工程、模型选择、训练、评估、可解释性以及在实用软传感开发中的部署考虑。该综述还突出了可解释人工智能、边缘智能、数字孪生、遥感集成以及智能信息物理监测系统等方面的新兴方向。总体而言，本研究为研究人员和从业者提供了全面的参考，以开发可靠、可扩展且可解释的基于机器学习的水质监测软传感系统。
