日本熊本流域地下水水位预测：融合迁移学习与长短期记忆网络的创新方法

为解决大规模地下水水位(GWL)预测中独立训练深度学习模型的难题，来自日本的研究人员开展了一项结合迁移学习(TL)与长短期记忆网络(LSTM)的流域尺度预测研究。TL-LSTM模型在保持R2(0.93/0.86/0.78)和NSE(0.91/0.86/0.77)高精度的同时，显著降低了训练成本，为区域水资源管理提供了高效解决方案。

　　

深度学习(DL)方法在地下水水位(GWL)预测领域展现出巨大潜力，但传统方法需为每个监测站独立训练模型，严重制约了大范围应用。这项来自日本熊本的研究另辟蹊径，将迁移学习(Transfer Learning, TL)与长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)强强联合，打造出TL-LSTM预测神器。与单打独斗的独立训练LSTM(IT-LSTM)相比，新模型在1-3个月预见期的表现同样惊艳：流域平均决定系数(R²)达0.93/0.86/0.78，纳什效率系数(NSE)斩获0.91/0.86/0.77。更妙的是，TL-LSTM大幅减少了训练时间和算力消耗，就像给预测模型装上了"记忆移植"的黑科技，让大范围地下水预测变得轻松又精准。