摘要
水质预测是水环境管理和污染防控的关键环节，对保障水资源安全和生态系统健康具有重要意义。
传统水质预测方法受限于数据复杂性和非线性特征，预测精度有限。
而随着信息技术的迅速发展，海量水质数据的获取以及机器学习、深度学习等人工智能技术的进步为水质预测提供了新的思路和方法。
本文首先概述了水质预测的重要意义，并介绍了常用的水质评价指标体系。
其次，对国内外水质数据预测分析算法的研究现状进行了综述，详细介绍了时间序列分析方法、机器学习方法和深度学习方法等主要研究方法，并比较分析了各自的优缺点。
然后，对现有研究进行了评述，指出了当前研究中存在的不足和挑战。
最后，展望了水质数据预测分析算法的未来发展趋势。
关键词：水质预测；数据分析；算法设计；机器学习；深度学习
水是生命之源，是人类社会可持续发展的重要物质基础。
近年来，随着工业化和城市化的快速发展，大量未经处理或处理不达标的工业废水和生活污水排入水体，导致水环境污染问题日益严峻，严重威胁着人类健康和生态安全。
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