典型文献
深度学习水文预报研究进展综述Ⅰ——常用模型与建模方法
文献摘要：
数据密集研究范式主导的数据水文学正在成为水文研究的一个重要方向,而善于从大量数据中挖掘规律的深度学习理论推动了近年来数据驱动水文预报的研究热潮,并不断和水文学科融合,逐步成为数据水文学的重要研究方法体系.从深度学习与水文预报学科交叉的角度,简要介绍水文领域常用深度学习模型的原理与结构及其应用于水文预报中的一般建模方法,在此基础上进一步介绍深度学习与水文物理机制整合的基本方法,以期为相关研究人员开展深度学习水文预报研究提供有益参考.
文献关键词：
数据水文学;深度学习;水文预报;模型概念;应用方法;物理机制
中图分类号：
作者姓名：
欧阳文宇;叶磊;王梦云;孟子文;张弛
作者机构：
大连理工大学水利工程学院,辽宁 大连116024
文献出处：
引用格式：
[1]欧阳文宇;叶磊;王梦云;孟子文;张弛-.深度学习水文预报研究进展综述Ⅰ——常用模型与建模方法)[J].南水北调与水利科技（中英文）,2022(04):650-659
A类：
数据水文学
B类：
习水,水文预报,进展综述,模型与建模,研究范式,深度学习理论,动水,学科融合,研究方法体系,水文领域,深度学习模型,物理机制,基本方法,模型概念,应用方法
AB值：
0.232562
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