利用深度学习算法和数理模型，构建、训练高精度的短临期地下水位预测模型算法，能够利用长序列气象数据、地下水监测数据进行预测，并在过程中剔除异常数据、识别地下水类型，解决长序列数据训练过程中梯度消失和爆炸的问题，实现对降水、地表水等影响较大的城市浅层地下水位的短临（近 7 天、14 天）预测。
