摘要
本发明具体为基于大数据的水文地质分析系统及方法，涉及水文地质分析技术领域，包括：将新旧模型置入A/B测试阶段，并行处理实时数据；根据预设的性能指标自动评判，并决策是否将候选模型升级为新的生产模型；将决策后选中的模型用于水文地质分析，以解决水文地质系统动态变化下的长期预测精度问题。本发明中，构建动态阈值监控、K‑S检验离群样本、分模型优化、A/B测试平滑迭代流程，结合机理与机器学习耦合模型与并行计算，使模型漂移识别延迟降低、预测精度提升，有效支撑地下水超采防控、污染应急等场景，为水资源管理提供精准、高效的科学决策依据。
