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近年来,机器学习方法在水文变量预测方面受到大量关注,研究主要集中在提高模型的预测准确性和不同场景下的泛化能力。然而,由于机器学习模型(特别是深度学习模型)内部的复杂非线性结构通常难以被直观解释,因此如何通过这些“黑箱”模型理解水文过程,推进水文科学知识前沿仍然是一个具有挑战性和吸引力的问题。近期,南方科技大学环境科学与工程学院教授郑一教授课题组提出了一种利用可解释人工智能(explainable ...

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