本文研究了多种深度学习模型在水文预测中的应用，结果表明Temporal Fusion Transformer (TFT)模型优于传统的LSTM和Transformer模型。此外，基于图卷积和注意机制的模型在水量预测中表现出显著优势，结合气象因素的预测模型在水位预测中效果更佳，强调了气象与水文因素的重要性。

本文综述多项研究：经典时间序列与深度神经网络的混合模型可提升预测精度与可扩展性；随机森林等回归模型在农作物产量预测中表现良好；深度学习还应用于金融一般均衡估计、概率时间序列预测、多分位建模及天气土壤交互分析，其中Temporal Fusion Transformer在波动率预测中优于传统方法。