简介： 一种基于离散卷积残差网络的含水层结构反演识别方法，包括以下步骤：根据含水层结构先验资料，建立含水层结构单个训练样本；基于单样本，训练神经网络含水层结构生成模型；依据场地资料，准备正演替代模型训练集；对训练集数据归一化处理；训练正演替代模型；对观测数据进行归一化处理；基于训练后的地质生成模型和正演替代模型，利用观测数据，对含水层结构生成模型的输入参数进行反演；将反演后的参数输入到含水层结构生成模型中，获取对应的后验含水层结构。本发明仅需要基于单个含水层结构训练样本，就可以利用观测资料对含水层结构进行反演，极大地提高含水层结构的反演速度，降低了含水层结构的不确定性。