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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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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
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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。
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模型结合了高斯过程和深度神经网络进行多变量回归。
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GP-DNN回归方法在低质量、时间和空间采样稀疏且带有噪音的井数据中表现出快速和可靠的不确定性量化能力。
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研究结果显示，2017年和2019年的湿年未能有效补充先前干旱年份造成的地下水损失。
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