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基于CNN-LSTM组合模型在地下水位预测中的应用: 收藏
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引用; 《水利规划与设计》2024年第9期 58-62,76页; 作者：童光泽李计生牛最荣王鲁军甘肃农业大学水利水电工程学院甘肃兰州730070 甘肃省武威水文站甘肃武威733000; 地下水的水位变化研究不仅对地下水资源管理具有重要意义,也对水资源利用和环境保护具有重要指导作用。文章以石羊河流域民勤盆地地下水位为研究对象,分别利用卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)及CNN-LSTM组合模型进行预测研究...; 地下水的水位变化研究不仅对地下水资源管理具有重要意义,也对水资源利用和环境保护具有重要指导作用。文章以石羊河流域民勤盆地地下水位为研究对象,分别利用卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)及CNN-LSTM组合模型进行预测研究。结果显示,CNN-LSTM组合模型在地下水位预测中表现出较高的准确性和可靠性;据预测,若按照现在的发展趋势,民勤盆地未来5年(2024—2028年)地下水位将以每年0.08m的速度缓慢下降。; 来源：详细信息评论

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