利用分层高斯过程和神经网络回归模型建模加利福尼亚中央谷地的地下水位

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该研究使用机器学习方法建立了一个新颖的地下水位模型，具有快速和可靠的不确定性量化能力。研究结果表明，2017年和2019年的湿年并未有效补充先前干旱年份造成的地下水损失。

不确定性量化地下水位模型干旱年份机器学习湿年神经网络

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