代码共享 | 基于Python、深度学习的实用地学模型

• 在智慧水务研究与应用中，你是否遇到过以下问题？
  

• 基于模型和大数据，如何解决不同需求和问题？

• 特定排水系统的最优LID布局和控制方案是什么？

• 如何实现水环境模型系统的预测和预警功能？

• 千奇百怪的算法能不能应用到我的案例中？

• 上述问题本质上是数学建模问题。

• 数学建模是指通过系统化的符号与数学表达式将实际问题进行抽象并加以解答的方法。而很多城市智慧水务研究与项目中面对的优化、预测、模拟、控制、评价等需求与问题，本质上都可以通过数学建模的思想与方法进行分析与解答。我们特地三门课程，让大家用数学建模的思维与方法，以系统性思维分析和解决科研及项目中所遇到的各种难题，从而在实际应用中大幅提升工作效率。

1、预测类问题：动力系统模型及深度学习应用

2、优化问题：优化模型及深度学习方法

3、深度学习方法在水务、环境等领域的应用