兼具陆地和海洋生态系统特性的红树林,在防浪护堤、净化污染等方面发挥着至关重要的作用,然而近年来红树林资源急剧减少,滨海生态安全已面临威胁,因此对红树林湿地进行监测与保护已经迫在眉睫。作为红树林湿地生态系统的重要组成部分,水环境质量对于生态系统健康有着决定性的作用,对水环境变化趋势进行监测,可以实时把控红树林湿地生态系统的健康状况,及时采取应对措施。然而,目前对于水质的监测和分析主要还是依靠人工,效率较为低下,严重影响生产决策的时效性。因此,要做好水质预测自动化,为建立水质预测预警机制提供技术支持。为了对水质进行更准确、更全面的预测分析,本文根据水质特征提出了一种基于多时间尺度双向LSTM网络的水质预测方法。在数据预处理阶段,提出数据生成方法来提高数据的完整性和丰富性;在构建模型阶段,网络对输入数据分别进行正序和逆序处理,并考虑在多个时间尺度上的依赖关系。本文主要工作如下:（1）明确研究背景和内容。分析水质预测国内外研究现状,总结方法,并根据当前方法的问题,提出本文的研究内容和创新点,对相关理论和方法进行阐述。（2）分析水质数据特征。下载公开的水质数据集,整理后分析数据指标与研究常用指标的匹配度、数据缺失情况、不平衡情况、数据量大小、数据关联性情况等特征,并选取研究指标。（3）水质数据生成方法研究。对于数据缺失问题,采用插值算法进行数据填充;对于数据不平衡和数据量小的问题,研究数据生成方法,基于真实数据进行数据仿真,达到扩充数据的目的。（4）水质预测模型构建方法研究。为了捕捉水质指标数据的邻近信息、周期信息、趋势信息,需从短期、中期、长期三种时间尺度上寻找时间依赖关系。又鉴于双向LSTM网络具有很强的捕获和存储信息的能力,在预测任务中表现良好,因此本文从多个时间尺度基于双向LSTM网络构建预测模型,并在建模过程中采用BoxBehnken实验设计方法实现模型超参数的选取和调整。（5）实验验证分析。将真实的北仑河口水质数据作为实验数据集,对本文所提出的方法进行实验验证,在不同的算法和模型下进行预测实验,并根据实验评估指标的结果展开分析,证明预测方法的有效性。