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　　该专利核心技术依托深度学习与神经网络算法，结合大数据分析，有效提升了水环境质量评估的准确性与实时性。传统水质监测多依赖现场采样与实验室分析，周期长、成本高，而该系统则利用多源数据融合，包括遥感影像、传感器实时监测数据以及历史环境数据，通过深度神经网络模型进行训练，建立了区域水质的智能预测与评估体系。具体而言，模型采用了多层卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）相结合的架构，以捕捉水环境变化的空间与时间特征，实现了对污染物扩散、污染源识别和水质趋势预测的多维度分析。