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基于地理气象数据的深度神经网络长期干旱预测
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种基于数据驱动的方法，使用气象时间序列数据和静态流域属性，通过使用LSTMs单个模型对531个流域进行训练，显著提高了性能。同时，提出了Entity-Aware-LSTM的改进网络架构，使学习、嵌入和特征层深度学习可以在其上实现。该方法的表现比符合地区性条件的水文模型和针对单个流域进行校准的水文模型更好。
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关键要点
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该研究提出了一种基于数据驱动的方法，使用气象时间序列数据和静态流域属性。
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使用LSTMs单个模型对531个流域进行训练，显著提高了性能。
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该方法的表现优于符合地区性条件的水文模型和针对单个流域进行校准的水文模型。
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提出了Entity-Aware-LSTM的改进网络架构，支持学习、嵌入和特征层深度学习。
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