La intrusión de agua de mar es un problema ambiental mundial, y debido a sus características de evolución dinámica, en la vigilancia práctica se requiere elegir métodos técnicos más precisos y convenientes. En los últimos años, los métodos de prospección geofísica han desempeñado un papel importante en la monitorización de acuíferos costeros. El método eléctrico de alta densidad, como una técnica común de prospección eléctrica, se ha aplicado ampliamente en exploración geológica e hidrogeológica, y también tiene muchas aplicaciones en la monitorización de la interfaz entre agua salina y agua dulce en la intrusión de agua de mar. La investigación sobre los métodos de interpretación de datos del método eléctrico de alta densidad siempre ha sido un foco de atención para investigadores nacionales e internacionales. Con el desarrollo de la tecnología informática, los algoritmos de aprendizaje automático se han introducido gradualmente en la interpretación de datos del método eléctrico de alta densidad, entre los cuales las redes neuronales BP, las máquinas de aprendizaje extremo y las redes neuronales convolucionales son tres métodos comunes y prometedores de interpretación de datos con aprendizaje automático. El artículo resume y discute sus principios básicos, avances en la investigación y estado de las aplicaciones.

Intrusión de agua de mar;Método eléctrico de alta densidad;Red neuronal BP;Máquina de aprendizaje extremo;Redes neuronales convolucionales