本書結(jié)合目前深度學(xué)習(xí)在水文預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀，目前深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于水文預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)時(shí)存在著一些共性問(wèn)題。大致可以分為三大類：（1）數(shù)據(jù)稀缺問(wèn)題；目前水文數(shù)據(jù)的自動(dòng)化采集傳輸以及數(shù)據(jù)缺失是亟待解決的問(wèn)題；（2）原理解釋性問(wèn)題；深度學(xué)習(xí)方法構(gòu)建的模型往往依托于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的黑箱機(jī)制，這類模型雖能處理復(fù)雜關(guān)系，卻缺失了明確的物理基礎(chǔ)與內(nèi)在過(guò)程機(jī)制的直觀解釋，使用黑箱模型可能會(huì)導(dǎo)致模擬精度不夠以及難以使人信服等問(wèn)題；（3）參數(shù)選擇問(wèn)題；如：隱層層數(shù)、卷積核大小、優(yōu)化函數(shù)的設(shè)定等。當(dāng)前對(duì)深度學(xué)習(xí)機(jī)制理解有限，實(shí)踐多依賴研究人員直覺(jué)與實(shí)驗(yàn)迭代優(yōu)化參數(shù)。就深度學(xué)習(xí)在水文預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用進(jìn)行深入研究，旨在選擇合適的深度學(xué)習(xí)模型，使其具有較高的模擬精度，研究?jī)?nèi)容主要包括：1、深度學(xué)習(xí)模型在中長(zhǎng)期徑流預(yù)報(bào)中的應(yīng)用2、深度學(xué)習(xí)模型在河湖生態(tài)流量預(yù)警預(yù)報(bào)中的應(yīng)用3、深度學(xué)習(xí)模型在水文氣象干旱預(yù)報(bào)中的應(yīng)用4、深度學(xué)習(xí)模型用于填補(bǔ)水文氣象數(shù)據(jù)。5、利用VMD-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行潮位預(yù)測(cè)。本書適用于水文水資源領(lǐng)域的專業(yè)研究人員、環(huán)境科學(xué)與工程的學(xué)者和實(shí)踐者、數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能領(lǐng)域的專家、水利工程與水資源管理的決策者、高等院校相關(guān)專業(yè)的學(xué)生和教師。