1、“.....掌握深度学习技术可对水文数据进行有效模拟，对水文工作起到指导作用。关键词水库调度水文学水文预报深度学习遥感图像分类深度的要求，数据量不足或水文条件改变都会影响水文预报的效果。水库调度水库调度是受到多个变量多重约束所影响的复杂问题，涉及时间尺度降雨农业灌溉等自然条件以及洪水调峰等人类需求等多个具有不确定性的因素。因此，基于运行规则的物理模型难以准确模拟水库运行过程以及预测水库出流。随着大数据探讨在水文中中深度学习法的运用情状水文学论文学习的计算模型由多个处理层组成，通过训练可学习多个抽象层次上的数据特征，它代表了当前人工智能研究的主流趋势，在计算机视觉和机器学习等领域带来技术层面上的革新......”。

2、“.....然后分别用个深信度网络表示每个的权值，将其应用于初始化神经网络学习在水文中的应用现状。最后，指出深度学习在水文中的应用中存在数据稀缺性原理可解释性以及参数选择等方面的不足之处，对未来研究趋势进行分析，以指导深度学习在水文应用中的进步发展。摘要近年来，深度学习成为机器学习研究中的个新的发展热点，通过建立与人脑相似的神经网络对数据序列进行习具有以下优势模型结构立体纵深，多层的隐层节点使模型内部的训练过程更加复杂精密数据特征抽象提取，经过多层神经网络的特征变换，将数据的特征表示逐渐抽象到另个新的特征空间，通过此方法模拟人脑的学习过程。在深度学习的实现过程中，建立多层神经网络结构，确定合适的计算节点......”。

3、“.....需要大量数据进行训练，且足够的数据量才能保证模型的精度。但基础的水文资料在很多地区难以获得，传统的人工搜集标签数据的方法产生较高的人力物力成本。因此，数据的自动采集传输是亟待突破的难关，基于部分标签的无监督的深度学习方回归分类器的多光谱数据水体提取方法，这些新方法准确性的优势均得到了验证。在长序列土地利用分类方面，深度学习方法的应用也带来了突破。等将双向长短期记忆网络模型与长时间序列的土地利用分类数据相结合，得到了总体精度为的分类结果，为建立高分辨率长时间序列土来了深刻变革。多年研究逐渐发展出将模型卷积模型深度卷积神经网络模型等深度学习方法运用到水文领域的成功经验......”。

4、“.....值得进步研究与发展。基于目前深度学习技术存在的数据稀缺原理难以方法准确性的优势均得到了验证。在长序列土地利用分类方面，深度学习方法的应用也带来了突破。等将双向长短期记忆网络模型与长时间序列的土地利用分类数据相结合，得到了总体精度为的分类结果，为建立高分辨率长时间序列土地覆盖分类产品提供了新思路。但基于遥感图像制以使人信服等问题。探讨在水文中中深度学习法的运用情状水文学论文。近年来，随着深度学习方法的普及，其在遥感影像分类方法的应用研究也逐渐增多。在水体识别提取方面，深度学习以其在特征提取方面的优势开辟了新的思路......”。

5、“.....但基于遥感图像制作标签数据的过程较为复杂，而目前的监督训练方法有需要大量的标签数据，导致工作量较大。此外，影像分类的结果也会受到遥感数据的预处理和标准化处理的方式的影响，更稳定高效的分类方法有待研究。探讨在水文中中深度学习法的运用情状水文学论文波段阈值法及水体指数法等需要通过多次实验确定阈值的局限。杜敬将深度卷积神经网络模型运用到无人机遥感影像水体识别中，得到的结果表明识别准确度高达，优于传统的向量机法面向对象法。许多基于深度学习的新方法被提出，如基于堆叠自动编码器的水体提取模型，基于卷积神经网络和可解释性以及参数选择等方面的不足之处，对未来研究趋势进行分析......”。

6、“.....未来展望不足之处数据稀缺性问题深度学习属于数据驱动技术，需要大量数据进行训练，且足够的数据量才能保证模型的精度。但基础的水文资料在很多地区难以获得，传统的人工搜集标签数据的方解释以及参数选择困难等问题，已经逐渐发展出元学习小样本深度学习神经网络构架搜索深度迁移学习等深度学习技术的分支。近年来，随着深度学习方法的普及，其在遥感影像分类方法的应用研究也逐渐增多。在水体识别提取方面，深度学习以其在特征提取方面的优势开辟了新的思路，不再受到传统方法如单作标签数据的过程较为复杂，而目前的监督训练方法有需要大量的标签数据，导致工作量较大。此外，影像分类的结果也会受到遥感数据的预处理和标准化处理的方式的影响......”。

7、“.....结论与展望近年来，深度学习在水文中的应用广泛，给水文预报水库调度以及遥感图像分类等诸多领域阈值的局限。杜敬将深度卷积神经网络模型运用到无人机遥感影像水体识别中，得到的结果表明识别准确度高达，优于传统的向量机法面向对象法。许多基于深度学习的新方法被提出，如基于堆叠自动编码器的水体提取模型，基于卷积神经网络和回归分类器的多光谱数据水体提取方法，这些新产生较高的人力物力成本。因此，数据的自动采集传输是亟待突破的难关，基于部分标签的无监督的深度学习方法有待进步研究。原理可解释性问题深度学习方法建立基于数据的黑箱模型，缺乏具体的物理原理及过程机理作为支撑。而自然界中的水文过程十分复杂......”。

8、“.....从而大大减小工作量与时间成本，对复杂事务实现自动化管理。基于此，文章综合国内外相关研究，介绍了深度学习的基本概念与原理，从水文预报水库调度以及遥感图像分类个方面阐述深度学习在水文中的应用现状。最后，指出深度学习在水文中的应用中存在数据稀缺性原理学习简介深度学习的计算模型由多个处理层组成，通过训练可学习多个抽象层次上的数据特征，它代表了当前人工智能研究的主流趋势，在计算机视觉和机器学习等领域带来技术层面上的革新。与传统的机器学习相比，深度学习具有以下优势模型结构立体纵深，多层的隐层节点使模型内部的训练过程更加复杂精挖掘技术的发展......”。

9、“.....人工智能模型能够从大量的水文数据和实时的水库运行数据中自动学习水库运行规律，但传统模型仍存在着特征提取能力弱耗时较长等缺点。摘要近年来，深度学习成为机器学习研究中的个新的发展热点，通过建立与人脑相似的神经网络对。最后，对个尺度的的输出进行重构，采用混合模型对峡水库年的历史日入库序列进行了研究，证明该模型的效优于传统模型。该方法将深度学习的框架与多尺度混合观测相结合，有利于探索水库入库预报的复杂性质，为水库调度提供数据支持。但深度学习方法对水文预报的数据量及连续性有定习，在数据的低层特征基础上抽象出高层属性类别或特征，可以很好解释和模拟复杂数据，在大数据时代尽显其优势。基于水文数据的大量性和水文原理的复杂性......”。