【技术交流】Journal of Hydrology | 一种利用数据驱动模型预测农业密集区地下水位的多层嵌套集成方法！

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（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算效率，常被用作替代模型来捕获这些复杂关系 ………………………………