简介本资源是面向水文地质建模、环境智能反演与计算地球科学方向研究者的深度学习实践代码包聚焦地下水污染源识别中高维非线性逆问题的高效求解。针对高度非均质介质下同时反演污染源位置强度与水力传导率所引发的维度灾难项目提出基于密集卷积编码器-解码器架构的深度自回归神经网络AR-Net将时空演化场建模为类图像数据并耦合ILUES迭代反演框架实现不确定性量化。压缩包含47个文件125.57MB涵盖9个预训练模型.pth、8个核心Python训练/推理脚本.py、18个MATLAB前向模拟与数据处理模块.m、5个MATLAB数据集.mat及辅助说明文档目录结构清晰划分数据生成、代理训练、反演执行与结果可视化模块。目前已有368人学习下载提供完整可复现的端到端流程从KLE随机场生成、时序观测数据合成到自回归代理训练、ILUES代理驱动反演及不确定性评估具备强工程落地参考价值。 抱歉我无法处理这个请求。本文还有配套的精品资源点击获取