CN112990343B - 一种基于人工智能算法的水环境质量评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于人工智能算法的水环境质量评价方法，通过改进的粒子群算法优化网络参数，利用早熟粒子的速度和位置叠加随机数据，使其离开局部最优，从而使该算法具有更强的寻优能力，利用改进量子神经网络参数进行训练和学习，建立比较高效的改进量子神经网络对水环境质量评价模型，同时构建基于深度信念网络的水质预测模型，利用布谷鸟算法进行网络的优化，将提升深度信念网络的训练精度，使其在水质预测中达到较好的实用度。本发明能够克服粒子群算法本身存在的早熟的不租，改进量子神经网络提高评价的准确性，同时利用优化后的CS‑DBN算法建立水环境质量预测模型，结合布谷鸟算法进行参数优化，有效提高运算精度同时提高运算效率。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种基于人工智能算法的水环境质量评价方法。
背景技术
人工神经网络的类型有多种，课题拟选择量子神经网络作为研究重点，是因为该网络结合了当前的热点理论(量子理论)，而量子理论又是新一代计算机(量子计算机)的核心理论，这就决定了以量子理论为基础的量子神经网络也具有量子计算机的主要优势：并行操作、速度快等。将量子与神经网络结合到一起具有很大的潜力和良好的前景，其主要优点体现在以下几个方面：(1)指数级的记忆容量和回忆速度；(2)较小的网络规模和简单的网络拓扑结构；(3)更好的稳定性和可靠性；(4)快速学习、一次学习和高速信息处理能力；(5)消除灾变性失忆的潜力等。
水环境系统是一个受到生物、化学、物理、人为等多种因素影响的动态开放复杂系统，水质指标随时间非线性地变化，因此传统方法很难建立一个精确的水质预测模型。然而，在一些局部水环境系统中，长期来看水质指标的变化是缓慢的、有规律可循的。目前我国常用的水质预测模型一般都是人工神经网络预测模型，精度较差且训练速度慢，深度学习网络中的深度信念网络(DBN)是一种训练速度较快的网络，但是它同样存在训练精度的问题。利用布谷鸟算法进行网络的优化，将提升深度信念网络的训练精度，使其在水质预测中达到较好的实用度。
发明内容
本发明为解决上述问题提出一种基于人工智能算法的水环境质量评价方法，通过如下方式实现：。
一种基于人工智能算法的水环境质量评价方法，包括如下步骤：
S1、采集目标水质样本，构建水环境评价体系；
S2、基于水环境评价体系，利用量子神经网络和深度信念网络分别构建水环境质量评价模型和水环境质量预测模型；连接所述量子神经网络和所述深度信念网络，将所述深度信念网络的输出作为所述量子神经网络的输入；利用量子神经网络对水质进行评价，同时利用深度信念网络对水质进行预测；
S3、将水质样本导入优化之后的水环境质量评价模型中，利用改进粒子群算法对量子神经网络模型进行优化训练，同时利用布谷鸟算法对深度信念网络进行优化训练；
S4、将待测样本分别输入到训练好的模型中，利用优化后的量子神经网络对水质进行评价，同时利用优化后的深度信念网络对水质进行预测。
进一步的，所述所述构建水环境评价体系的方法为：
所述所述构建水环境评价体系的方法为：
S11、根据所获取的目标水质样本，确定水质标准数据的评价指标；
S12、获取目标水质样本区域内的水质时间序列数据和天气数据，作为目标水质样本的历史数据，并对所述历史数据进行归一化；
S13、将步骤S12中归一化后的历史数据划分为训练集和测试集合，根据训练集的历史数据训练所述水环境质量评价模型，并根据测试集数据获取所述水环境质量预测模型的基础参数；
S14、根据S1中的评价指标，将目标水质样本进行分类，得到水环境评价体系。
进一步的，所述利用量子神经网络构建水环境质量评价模型的方法为：
S21、基于水环境评价体系，初始化量子神经网络和粒子群参数，输入目标水质样本以及目标水质样本的历史数据；
S22、基于初始化的量子神经网络和粒子群参数，使用一个或多个中间量子神经网络层计算目标水质样本，结合目标水质样本的历史数据，按顺序将所述中间量子神经网络中的粒子参数进行多个逻辑门运算；
S23、利用全局最优解输出水环境质量模型的最优参数，利用最优参数对水环境质量进行评价。
进一步的，所述利用改进粒子群算法对模型进行优化训练的方法为：
S311、初始化粒子群中目标水质样本参数以及目标水质样本的历史参数并增大惯性权重；
S312、计算目标水质样本参数以及目标水质样本的适应度值，更新粒子的速度和位置；
S313、根据设定规则，判断粒子是否陷入局部最优解，若是则返回步骤S311，继续增大其惯性权重；若粒子没陷入局部最优解，则线性衰减其惯性权重；
S314、判定衰减之后的粒子是否达到最大迭代数，若是则得出最优神经网络差参数；若没有则返回步骤S312重新计算粒子的适应度值；
S315、判断最优网络参数是否到达最小误差精度，若是则输出优化模型结果；若没有，则返回步骤S311重新初始化粒子群算法参数。
进一步的，所述S313中设定规则为：
粒子速度为0的数据保持不变；
随机选择粒子速度为1与-1的元素不变，其余1和-1的元素均置零，使粒子在全局范围内自行搜索求解，直至收敛。
进一步的，所述利用深度信念网络构建水环境质量评价模型的方法为：
S221、基于水环境质量体系，定义深度信念网络的网络参数；
S222、利用对比散度和布谷鸟算法对深度信念网络进行训练，寻找全局最优权值并进行逐层判定；
S223、建立预测模型，利用反向传播算法对深度信念网络进行微调。
进一步的，所述利用布谷鸟算法对深度信念网络进行优化训练的方法为：
S321、将深度信念网络的最底层受限玻尔兹曼机通过布谷鸟算法搜索获得其权重值；
S322、利用对比散度算法对输入数据进行训练，进行Gibbs采样得到隐层并重构显层；
S323、将底层的输出作为高层的输出，逐层搜索权值并逐层训练受限玻尔兹曼机；
S324、当训练到深度信念网络的最顶层受限玻尔兹曼机时，训练终止，得到优化训练滞后的深度信念网络。
进一步的，所述利用反向传播算法对深度信念网络进行微调的方法为：
S2231、将受限玻尔兹曼机训练结束后得到的各层权重作为深度信念网络的网络权重，得到深度信念网络的深层网络结构；
S2232、利用深度信念网络的深层网络结构对输入数据进行监督训练，计算输出与输入的误差。
进一步的，利用优化后的量子神经网络对水质进行评价的方法为：
S411、将优化后的量子神经网络的训练结果按照水环境质量体系分类；
S412、将待测水质样本输入到优化后的量子神经网络中，与其分类结果进行概率匹配；
S413、输出其最大概率即为评价结果。
进一步的，所述利用优化后的深度信念网络对水质进行预测的方法为：
所述利用优化后的深度信念网络对水质进行预测的方法为：
S421、改变目标水质样本数据和目标水质样本的历史数据的比例，重新将归一化吼的历史数据按照改变后的比例划分为训练集和测试集；
S422、利用反向传播算法自深度信念网络的顶层向下修正其网络权重，根据重新划分的训练集的历史数据训练所述水质模型，微调所述水质预测模型；
S422、当误差被调整至设定范围之内时停止计算，输出微调之后的结果，并反归一化处理微调之后所述水质预测模型的输出结果，获得目标水质样本所属区域内的水质预测数据。
本发明具有如下的优点和有益效果：
1、本发明针对普通深度学习网络存在的收敛速度慢，容易陷入局部极小值、初始化值过于敏感等问题，采用基于深度信念网络(DBN)的算法来提高运算速度；
2、本发明基于深度信念网络算法训练模型时间短，但预测精度较差。结合布谷鸟算法(CS)进行参数优化，有效提高运算精度，在满足精度的同时提高运算效率，利用优化后的CS-DBN算法建立水环境质量预测模型；
3、本发明针对粒子群算法本身存在早熟的不足，提出了一种改进的粒子群优化算法(IPSO)，利用该算法改进量子神经网络，使用改进后的量子神经网络模型进行水质评价，并建立相应的水环境质量评价模型，使预测结果更稳定且高效。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：
图1为本发明基于基于人工智能算法的水环境质量评价方法流程示意图。
图2为本发明实施例IPSO优化量子神经网络算法流程图。
图3为本发明实施例CS-DBN算法流程图。
本文中的技术缩略词说明：
DBN、深度信念网络；
RBM、受限玻尔兹曼机；
CD、对比散度算法；
CS、布谷鸟算法；
BP、反向传播算法；
PSO、粒子群算法；
IPSO、改进粒子群算法。
具体实施方式
在下文中，可在本发明的各种实施例中使用的术语“包括”或“可包括”指示所发明的功能、操作或元件的存在，并且不限制一个或更多个功能、操作或元件的增加。此外，如在本发明的各种实施例中所使用，术语“包括”、“具有”及其同源词仅意在表示特定特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合，并且不应被理解为首先排除一个或更多个其它特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的存在或增加一个或更多个特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的可能性。
在本发明的各种实施例中，表述“或”或“A或/和B中的至少一个”包括同时列出的文字的任何组合或所有组合。例如，表述“A或B”或“A或/和B中的至少一个”可包括A、可包括B或可包括A和B二者。
在本发明的各种实施例中使用的表述(诸如“第一”、“第二”等)可修饰在各种实施例中的各种组成元件，不过可不限制相应组成元件。例如，以上表述并不限制所述元件的顺序和/或重要性。以上表述仅用于将一个元件与其它元件区别开的目的。例如，第一用户装置和第二用户装置指示不同用户装置，尽管二者都是用户装置。例如，在不脱离本发明的各种实施例的范围的情况下，第一元件可被称为第二元件，同样地，第二元件也可被称为第一元件。
应注意到：如果描述将一个组成元件“连接”到另一组成元件，则可将第一组成元件直接连接到第二组成元件，并且可在第一组成元件和第二组成元件之间“连接”第三组成元件。相反地，当将一个组成元件“直接连接”到另一组成元件时，可理解为在第一组成元件和第二组成元件之间不存在第三组成元件。
在本发明的各种实施例中使用的术语仅用于描述特定实施例的目的并且并非意在限制本发明的各种实施例。如在此所使用，单数形式意在也包括复数形式，除非上下文清楚地另有指示。除非另有限定，否则在这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明的各种实施例所属领域普通技术人员通常理解的含义相同的含义。所述术语(诸如在一般使用的词典中限定的术语)将被解释为具有与在相关技术领域中的语境含义相同的含义并且将不被解释为具有理想化的含义或过于正式的含义，除非在本发明的各种实施例中被清楚地限定。
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
一种基于人工智能算法的水环境质量评价方法，如图1所示，包括如下步骤：
S1、采集水质样本，构建水环境评价体系；
具体而言，所述构建水环境评价体系的方法为：
S11、根据所获取的目标水质样本，确定水质标准数据的评价指标；
S12、获取目标水质样本区域内的水质时间序列数据和天气数据，作为目标水质样本的历史数据，并对所述历史数据进行归一化；
S13、将步骤S12中归一化后的历史数据划分为训练集和测试集合，根据训练集的历史数据训练所述水环境质量评价模型，并根据测试集数据获取所述水环境质量预测模型的基础参数。
S14、根据S1中的评价指标，将目标水质样本进行分类，得到水环境评价体系。
S2、基于水环境评价体系，利用量子神经网络和深度信念网络分别构建水环境质量评价模型；
在本实施例里，通过改进的粒子群算法(IPSO)优化QNN参数，利用早熟粒子的速度和位置叠加随机数据，使其离开局部最优，从而使该算法具有更强的寻优能力。利用IPSO对量子神经网络的参数进行训练和学习，期望建立比较高效的改进量子神经网络，其利用量子神经网络构建水环境质量评价模型的方法为：
S21、基于水环境评价体系，初始化量子神经网络和粒子群参数，输入目标水质样本以及目标水质样本的历史数据；
S22、基于初始化的量子神经网络和粒子群参数，使用一个或多个中间量子神经网络层计算目标水质样本，结合目标水质样本的历史数据，按顺序将所述中间量子神经网络中的粒子参数进行多个逻辑门运算；
S23、利用全局最优解输出水环境质量模型的最优参数，利用最优参数对水环境质量进行评价。
而对于预测模型而言，其利用深度信念网络构建水环境质量预测模型的方法为：
S221、基于水环境质量体系，定义深度信念网络的网络参数；
S222、利用对比散度和布谷鸟算法对深度信念网络进行训练，寻找全局最优权值并进行逐层判定；
S223、建立预测模型，利用反向传播算法对深度信念网络进行微调。
S3、将水质样本导入优化之后的水环境质量评价模型中，利用改进粒子群算法对量子神经网络模型进行优化训练，同时利用布谷鸟算法对深度信念网络进行优化训练；
具体而言，利用改进粒子群算法对量子神经网络模型进行优化训练的方法如图2所示，包括：
S311、初始化粒子群中目标水质样本参数以及目标水质样本的历史参数并增大惯性权重；
S312、计算目标水质样本参数以及目标水质样本的适应度值，更新粒子的速度和位置；
S313、根据设定规则，判断粒子是否陷入局部最优解，若是则返回步骤S311，继续增大其惯性权重；若粒子没陷入局部最优解，则线性衰减其惯性权重；
其中设定规则为：粒子速度为0的数据保持不变；
随机选择粒子速度为1与-1的元素不变，其余1和-1的元素均置零，使粒子在全局范围内自行搜索求解，直至收敛。
S314、判定衰减之后的粒子是否达到最大迭代数，若是则得出最优神经网络差参数；若没有则返回步骤S312重新计算粒子的适应度值；
S315、判断最优网络参数是否到达最小误差精度，若是则输出优化模型结果；若没有，则返回步骤S311重新初始化粒子群算法参数。
对于所建立的预测模型而言，布谷鸟搜索算法是一种基于种群迭代的新兴启发式全局优化算法，可以有效求解最优化问题。布谷鸟算法灵感主要源于布谷鸟的寄生育雏繁殖策略和莱维(Lévy)飞行搜索模式。布谷鸟算法采用莱维飞行产生步长，有利于跳出局部最优解，从而使算法具有较强的全局搜索能力。它不需要问题的梯度信息，容易实现，能以较大概率收敛到问题的全局最优解，为解决优化问题提供了新的途径。
深度信念网络(DBN)是深度学习应用比较广泛的一个模型，它是一种概率生成模型，由多层受限玻尔兹曼机(RBM)构成，整个深度信念网络可看成是多个RBM的累加，每个低层的RBM的输出数据作为下一个RBM的输入数据。对比散度(CD)算法是利用对比散度来训练网络参数，有较好的训练效果。将CS与CD算法结合实现DBN网络的预训练，即最底层RBM通过CS搜索获得其权值，然后利用CD算法对输入数据进行训练，进行Gibbs采样得到隐层并重构显层，将底层输出作为高层输入逐层搜索权值并逐层训练RBM，最终得到DBN网络的每一层权值并训练每一个RBM，实现DBN网络预训练，其优化流程如图3所示。
S4、将待测样本分别输入到训练好的模型中，利用优化后的量子神经网络对水质进行评价，同时利用优化后的深度信念网络对水质进行预测。
对于评价模型而言，其模型将优化后的量子神经网络的训练结果进行分类，将待测样本输入到优化后的量子神经网络中，与其分类结果进行概率匹配，输出其最大概率即为评价结果。
对于预测模型而言将RBM训练结束后得到的各层权重作为DBN网络权重，得到DBN深层网络结构，利用DBN深层网络结构对输入数据进行有监督训练，计算输出与输入数据的误差，利用BP算法自顶层向下层修正其网络权值，微调整个DBN网络，直到误差被调整至设定范围之内，微调完成后的结果输出，形成预测结果，所述利用优化后的深度信念网络对水质进行预测的方法为：
S421、改变目标水质样本数据和目标水质样本的历史数据的比例，重新将归一化后的历史数据按照改变后的比例划分为训练集和测试集；
具体的，将大量水质参数时间序列数据和天气数据作为历史数据，划分为测试机和样本集，在对获得的水质预测模型的参数为达到最优化之前，可调整预设比例重新划分训练集和测试集，重复的分别使用样本集和测试集对水质预测模型进行训练和测试，例如，分别取历史数据的前1/10、1/8、1/5或1/3作为测试集，对应的，将剩余部分的9/10、7/8、4/5或2/3作为样本集，分别使用样本集和对应的测试集对水质预测模型进行训练和测试，调整水质预测模型的参数直到最优化状态。
S422、利用反向传播算法自深度信念网络的顶层向下修正其网络权重，根据重新划分的训练集的历史数据训练所述水质模型，微调所述水质预测模型；
S422、当误差被调整至设定范围之内时停止计算，输出微调之后的结果，并反归一化处理微调之后所述水质预测模型的输出结果，获得目标水质样本所属区域内的水质预测数据。
本实施例通过调整预设比例重新划分训练集和测试集，并使用重新划分的训练集和测试集的历史数据对水质预测模型进行多次训练与测试，有利于避免对水质预测模型的过拟合，提高水质预测模型的鲁棒性和预测的准确性。
该水质预测模型可应用于河流不同流域的PH值、溶解氧(DO)、电导率(EC)、浊度(TU)、氨氮(NH3-N)、化学需氧量(COD)、总磷(TP)、总氮(TN)、高锰酸盐指数等水质参数的预测，实现相关水质数据的精确预测，便于多水源监管、水质预警、水污染治理。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种基于人工智能算法的水环境质量评价方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、采集目标水质样本，构建水环境评价体系；
S2、基于水环境评价体系，利用量子神经网络和深度信念网络分别构建水环境质量评价模型和水环境质量预测模型；连接所述量子神经网络和所述深度信念网络，将所述深度信念网络的输出作为所述量子神经网络的输入；利用量子神经网络对水质进行评价，同时利用深度信念网络对水质进行预测；
S3、将水质样本导入优化之后的水环境质量评价模型中，利用改进粒子群算法对量子神经网络模型进行优化训练，同时利用布谷鸟算法对深度信念网络进行优化训练，具体而言，所述利用改进粒子群算法对模型进行优化训练的方法为：
S311、初始化粒子群中目标水质样本参数以及目标水质样本的历史参数并增大惯性权重；
S312、计算目标水质样本参数以及目标水质样本的适应度值，更新粒子的速度和位置；
S313、根据设定规则，判断粒子是否陷入局部最优解，若是则返回步骤S311，继续增大其惯性权重；若粒子没陷入局部最优解，则线性衰减其惯性权重；
S314、判定衰减之后的粒子是否达到最大迭代数，若是则得出最优神经网络差参数；若没有则返回步骤S312重新计算粒子的适应度值；
S315、判断最优网络参数是否到达最小误差精度，若是则输出优化模型结果；若没有，则返回步骤S311重新初始化粒子群算法参数；
S4、将待测样本分别输入到训练好的模型中，利用优化后的量子神经网络对水质进行评价，同时利用优化后的深度信念网络对水质进行预测。
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能算法的水环境质量评价方法，其特征在于，所述所述构建水环境评价体系的方法为：
S11、根据所获取的目标水质样本，确定水质标准数据的评价指标；
S12、获取目标水质样本区域内的水质时间序列数据和天气数据，作为目标水质样本的历史数据，并对所述历史数据进行归一化；
S13、将步骤S12中归一化后的历史数据划分为训练集和测试集合，根据训练集的历史数据训练所述水环境质量评价模型，并根据测试集数据获取所述水环境质量预测模型的基础参数；
S14、根据S1中的评价指标，将目标水质样本进行分类，得到水环境评价体系。
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能算法的水环境质量评价方法，其特征在于，所述利用量子神经网络构建水环境质量评价模型的方法为：
S21、基于水环境评价体系，初始化量子神经网络和粒子群参数，输入目标水质样本以及目标水质样本的历史数据；
S22、基于初始化的量子神经网络和粒子群参数，使用一个或多个中间量子神经网络层计算目标水质样本，结合目标水质样本的历史数据，按顺序将所述中间量子神经网络中的粒子参数进行多个逻辑门运算；
S23、利用全局最优解输出水环境质量模型的最优参数，利用最优参数对水环境质量进行评价。
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能算法的水环境质量评价方法，其特征在于：所述S313中设定规则为：
粒子速度为0的数据保持不变；
随机选择粒子速度为1与-1的元素不变，其余1和-1的元素均置零，使粒子在全局范围内自行搜索求解，直至收敛。
5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能算法的水环境质量评价方法，其特征在于：所述利用深度信念网络构建水环境质量评价模型的方法为：
S221、基于水环境质量体系，定义深度信念网络的网络参数；
S222、利用对比散度和布谷鸟算法对深度信念网络进行训练，寻找全局最优权值并进行逐层判定；
S223、建立预测模型，利用反向传播算法对深度信念网络进行微调。
6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能算法的水环境质量评价方法，其特征在于：所述利用布谷鸟算法对深度信念网络进行优化训练的方法为：
S321、将深度信念网络的最底层受限玻尔兹曼机通过布谷鸟算法搜索获得其权重值；
S322、利用对比散度算法对输入数据进行训练，进行Gibbs采样得到隐层并重构显层；
S323、将底层的输出作为高层的输出，逐层搜索权值并逐层训练受限玻尔兹曼机；
S324、当训练到深度信念网络的最顶层受限玻尔兹曼机时，训练终止，得到优化训练滞后的深度信念网络。
7.根据权利要求6所述的一种基于人工智能算法的水环境质量评价方法，其特征在于：所述利用反向传播算法对深度信念网络进行微调的方法为：
S2231、将受限玻尔兹曼机训练结束后得到的各层权重作为深度信念网络的网络权重，得到深度信念网络的深层网络结构；
S2232、利用深度信念网络的深层网络结构对输入数据进行监督训练，计算输出与输入的误差。
8.根据权利要求7所述的一种基于人工智能算法的水环境质量评价方法，其特征在于：利用优化后的量子神经网络对水质进行评价的方法为：
S411、将优化后的量子神经网络的训练结果按照水环境质量体系分类；
S412、将待测水质样本输入到优化后的量子神经网络中，与其分类结果进行概率匹配；
S413、输出其最大概率即为评价结果。
9.根据权利要求8所述的一种基于人工智能算法的水环境质量评价方法，其特征在于：所述利用优化后的深度信念网络对水质进行预测的方法为：
S421、改变目标水质样本数据和目标水质样本的历史数据的比例，重新将归一化后的历史数据按照改变后的比例划分为训练集和测试集；
S422、利用反向传播算法自深度信念网络的顶层向下修正其网络权重，根据重新划分的训练集的历史数据训练所述水环境质量预测模型，微调所述水环境质量预测模型；
S422、当误差被调整至设定范围之内时停止计算，输出微调之后的结果，并反归一化处理微调之后所述水环境质量预测模型的输出结果，获得目标水质样本所属区域内的水质预测数据。
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