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地下水探测案例分析
案例一:基于人工智能的地下水位预测
背景介绍
地下水位预测是地下水探测和管理中的一个关键环节。准确的地下水位预测可以帮助地质学家和水资源管理者更好地了解地下水的动态变化,从而制定合理的水资源管理和环境保护措施。传统的地下水位预测方法主要依赖于历史数据和经验模型,但这些方法往往存在预测精度低、适用范围有限等问题。近年来,随着人工智能技术的发展,基于机器学习和深度学习的方法在地下水位预测中展现出巨大的潜力。
数据准备
地下水位预测的数据来源主要包括:
地下水位历史数据
气象数据(如降雨量、蒸发量等)
地质数据(如土壤类型、岩层结构等)
地
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