[Journal of Views] Article: "Continued method of prediction for water quality using Stacked Long Short-Term Memory Neural Networks" Journal: Journal of Xi'an Jiaotong University, Issue 6, 2025 Author: Zhang Jianqi, Feng Leyuan, Li Donghe, Yang Qingyu recommended Guan Xiaohong (Academician University of the Chinese Academy Academy Academy Academy Academy Academy of Sciences and Professor Managing the water环境，作为国家生态文明的不可或缺的一部分，明智的和数字管理的能力与城市的可持续发展和居民的生活质量直接相关。本文提出的水质是基于深度研究模型并生成了实时传感器传感系统和预测算法的技术架构。从而促进了传统的“检测 - 响应”模型的升级到“感知 - 摇摆决策”封闭机制。该方法将探讨水质从一系列时间中的法律演变，建立短期警告和趋势预测的长期模型，从而显着改善了水环境调节的前瞻性和科学特征。基于本文的技术系统将水质数据作为主要数据，并结合了诸如智能水表，互联网对象，深入研究模型等的基本要素，以实现将三个级别“理解propophetic feedback”联系起来的机制；在嵌入预言模型作为主要路径的嵌入式部署中，将AI算法与水的平台深深地结合在一起，实现BA BAGONG判断模型，并计划在单个POI中进行优化nt数据对系统行为，并探索和生成了“算法驱动的平台承载者系统治理”的智能水开发新模型。上述成就为城市供水系统的明智操作提供了支持。将来，智能水质预测可以依靠基础架构（例如Internet Internet和Big Data Center）生成多源异质数据集成机制，以生成具有更高分辨率和更广泛的场景的水质预测系统；探索模型与仿真系统与预警系统之间的协调相关性，以生成用于水环境的数字双系统。同时，我们应该加强水算法模型的标准模型和专业人才的培训，并为我的国家数字管理以及绿色和低碳的开发提供技术途径。