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点击蓝色字关注我们吧! 来源: 水文生态研究中心 (一)基本信息 期刊: Journal of Hydrology 中科院分区: 1区 地球科学 影响因子(IF):6.4 (二)作者信息 第 一 作者: Feilin Zhu 通讯作者: Feilin Zhu 第一 作者 单位: College of Hydrology and Water Resources, Hohai University, Nanjing 210098, China 原文连接: https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2024.132038 (三)文章亮点 (1)提出了一种用于预测地下水位的多层嵌套方法; (2)优化输入变量,采用5条规则约束进行滞后,降低输入维度; (3)优化超参数以提高个体机器学习模型的性能; (4)结合多种机器学习模型,提高预测精度。 (四)摘要 农业需水量、地下水开采量、地表水输送量和气候与农业区地下水储量呈现复杂的非线性关系。作为计算密集型物理模型的替代方法,数据驱动的机器学习方法由于其较高的计
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