本研究探讨了长短期记忆（LSTM）神经网络在地下水水位预测中的应用效果，通过分析历史数据，验证了LSTM模型的有效性和优越性。
本研究论文旨在解决地下水水位预测问题，并采用长短期记忆神经网络（LSTM）模型来构建地下水水位预测模型。该模型能够克服传统神经网络在处理时间序列数据上的不足，同时通过引入多变量输入的方式弥补了简单时序模型对时间依赖性的过度关注。
实验结果表明，基于多变量的LSTM神经网络模型能利用有限的历史数据准确地预测未来的地下水水位变化，在资料稀缺地区尤为显著。与其它对比预测模型相比，其预测误差更低，均方根误差仅为2.052。因此，该方法可以作为有效的工具用于地下水水位的预测，并为区域水资源管理提供科学依据。
研究中涉及的关键概念包括：
1. 长短期记忆神经网络（LSTM）：一种特殊的递归神经网络，能够学习和存储长期依赖关系的信息。
2. 地下水水位预测：是水资源管理和规划的重要组成部分，有助于制定合理的资源利用策略。
3. 多变量输入：在地下水水位预测模型中使用多变量可以提高预测精度，并克服简单时序模型的局限性。
4. 时序数据处理：这是实现准确预测的关键步骤，在地下水水位预报中有重要作用。
5. 神经网络模型：神经网络是机器学习领域常用的一种方法，擅长模拟复杂的非线性关系。
6. 数据建模：在机器学习和深度学习中是一个重要的环节，直接影响到模型的性能。
本研究论文提出了一种基于LSTM的方法来预测地下水水位变化，并解决了传统预测技术中存在的问题。该方法不仅提高了预测精度，还为水资源管理和规划提供了科学依据和支持。
5星
