本研究针对演变数据流中的回归分析挑战，提出了标准化评估流程和创新的漂移模拟策略，并验证了其有效性和稳健性。

本文介绍了一种基于机器学习的偏微分方程求解方法，利用全卷积LSTM网络提高数值精度，误差降低2到3倍。提出的有限体积神经网络（FINN）结合物理知识和数据驱动建模，展现出优越的泛化能力和建模准确性。此外，研究探讨了新型深度学习架构DriftNet及其在漂移模拟中的应用，提出无监督学习重构地下物理速度参数的方法，展示了在波浪预测和海底噪声管理中的潜力。