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内容简介：本书结合目前深度学习在水文预报预测领域的应用现状，目前深度学习应用于水文预报预测时存在着一些共性问题。大致可以分为三大类：(1)数据稀缺问题；目前水文数据的自动化采集传输以及数据缺失是亟待解决的问题；(2)原理解释性问题；深度学习方法构建的模型往往依托于数据驱动的内箱机制，这类模型虽能处理复杂关系，却缺失了明确的物理基础与内在过程机制的直观解释，使用黑箱模型可能会导致模拟精度不够以及难以使人信服等问题；(3)参数选择问题；如：隐层层数、卷积核大小、优化函数的设定等。当前对深度学习机制理解有限，实践多依赖研究人员直觉与实验迭代优化参数。