提出了一种基于小波变换和长短期记忆网络（LSTM）的水质预测模型。首先利用小波变换对水质时间序列进行多尺度分解，提取不同频率的特征信息。然后，将分解后的子序列分别输入到LSTM网络中进行训练和预测。最后，将各子序列的预测结果进行重构，得到最终的水质预测值。实验结果表明，该模型能够有效提高水质预测的精度。