A intrusão de água do mar é um problema ambiental mundial e, devido às suas características de evolução dinâmica, a monitorização prática exige a escolha de métodos técnicos mais precisos e convenientes. Nos últimos anos, os métodos de prospeção geofísica têm desempenhado um papel importante na monitorização de aquíferos costeiros. O método elétrico de alta densidade, como uma técnica comum de prospeção elétrica, tem sido amplamente aplicado na exploração geológica e hidrogeológica, tendo também muitas aplicações na monitorização da interface entre água salgada e água doce na intrusão de água do mar. O estudo dos métodos de interpretação de dados do método elétrico de alta densidade tem sido um foco de atenção de pesquisadores nacionais e internacionais. Com o desenvolvimento da tecnologia informática, algoritmos de aprendizagem automática têm sido gradualmente introduzidos na interpretação dos dados do método elétrico de alta densidade, entre eles a rede neural BP, a máquina de aprendizagem extrema e a rede neural convolucional, que são três métodos comuns e promissores de interpretação de dados baseados em aprendizagem automática. O artigo resume e discute seus princípios básicos, avanços na pesquisa e estado das aplicações.

Intrusão de água do mar;Método elétrico de alta densidade;Rede neural BP;Máquina de aprendizagem extrema;Redes neurais convolucionais