洪水是常见的自然灾害，气候变化增加了其风险。传统的洪水预报依赖物理模型，而近年来AI技术，特别是深度学习，提升了预测能力。明尼苏达大学开发的知识引导型机器学习模型FHNN结合了物理知识，表现优于传统模型和专家预报员，尤其在干旱流域，显示出更高的准确性和适应性。

明尼苏达大学研究团队开发的因子化层级神经网络（FHNN）模型，结合水文学知识，显著提升洪水预报性能，尤其在极端气候条件下表现优异。该模型在2-7天的预报中，其准确性与美国国家气象局相当，推动了洪水预报的智能化进程。