Hybrid Deep Learning Combining Mode Decomposition and Intelligent Optimization for Discharge Forecasting: A Case Study of the Baiquan Karst Spring

Karst springs play a critical strategic role in regional economic and ecological sustainability, yet their spatiotemporal heterogeneity and hydrological complexity pose substantial challenges for flow prediction. This study proposes FMD-mGTO-BiGRU-KAN, a four-stage hybrid deep learning architecture...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Sustainability Ročník 17; číslo 18; s. 8101
Hlavní autoři:	Li, Yanling, Dong, Tianxing, Shao, Yingying, Mao, Xiaoming
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Basel MDPI AG 01.09.2025
Témata:	Aquifers Case studies Decomposition method Deep learning Environmental aspects Fault lines Geology Groundwater Hydrology Karst Machine learning Mathematical optimization Natural history Optimization algorithms Prediction theory Springs Stream measurements Stress concentration Technology application Time series China
ISSN:	2071-1050, 2071-1050
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!