姓名：林康聆

职称：讲师

邮箱：kangling.lin@fzu.edu.cn

所在系：环境科学与工程系

办公室：环资实验南楼（35号楼）204

招生专业

环境科学（学硕）、环境工程（专硕）

欢迎具有环境、生态、水利等相关背景，对于深度学习、集成学习、推荐系统等人工智能领域感兴趣，且有志于从事交叉学科创新研究的同学加盟！有无编程基础皆可

学习经历-

2018.9-2024.6 武汉大学，水文学及水资源专业，博士学位

2014.9-2018.6 郑州大学，水文与水资源工程专业，学士学位

研究方向

（1）智慧水利；（2）水环境智能模拟与分析；（3）土壤健康风险评估

发表论文

[1] Lin K, Chen H, Zhou Y, et al. Exploring a similarity search-based data-driven framework for multi-step-ahead flood forecasting[J]. Science of The Total Environment, 2023, 891: 164494.（SCI检索一区TOP，IF=9.8）

[2] Lin K, Sheng S, Chen H, et al. Exploring an intelligent adaptation method of hydrological model parameters for flood simulations based on the light gradient-boosting machine[J]. Journal of Hydrology, 2023, 626: 130340.（SCI检索一区TOP，IF=6.4）

[3] Lin K, Sheng S, Zhou Y, et al. The exploration of a Temporal Convolutional Network combined with Encoder-Decoder framework for runoff forecasting[J]. Hydrology Research, 2020, 51.

[4] Sheng S, Lin K, Zhou Y, et al. Exploring a multi-output temporal convolutional network driven encoder-decoder framework for ammonia nitrogen forecasting[J]. Journal of Environmental Management, 2023, 342: 118232.

[5] Sheng S, Chen H, Lin K, et al. An Integrated Framework for Spatiotemporally Merging Multi-Sources Precipitation Based on F-SVD and ConvLSTM[J]. Remote Sensing, 2023, 15(12): 3135.

[6] Sheng S, Chen H, Lin K, et al. Enhancing runoff simulation precision in the critical zone through spatiotemporal interpolation of areal rainfall with matrix decomposition[J]. Hydrological Processes, 2023, 37.

[7] Zhou Y, Cui Z, Lin K, et al. Short-term flood probability density forecasting using a conceptual hydrological model with machine learning techniques[J]. Journal of Hydrology, 2022, 604: 127255.

[8] 林康聆, 周研来, 陈华, 等. 基于自组织映射神经网络的水库洪水过程分类[J]. 水科学进展, 2022, 33(06): 934-943.（EI)

[9] 林康聆, 陈华, 陈清勇, 等. 耦合Encoder-Decoder的LSTM径流预报模型研究[J]. 武汉大学学报(工学版), 2022, 55(08): 755-761.（CSCD）

[10] 罗宇轩, 陈华, 林康聆, 等. 变参数非线性马斯京根分段演算模型研究与应用[J]. 人民长江, 2021, 52(10): 101-106.

[11] 鄢康, 刘建华, 林康聆, 等. 考虑岩溶地貌影响的天一水库入库洪水模拟方法研究[J]. 人民珠江, 2022, 43(09): 105-112.

[12] 盛晟, 万芳琦, 林康聆, 等. 基于分层特征提取和多尺度特征融合的高分辨率遥感影像水体提取深度学习算法[J]. 人民珠江, 2024, 45(02): 45-52.

授权专利

[1] 陈华, 林康聆, 盛晟,等. 面向水库汛期泄流量智能计算的少样本超级学习方法：ZL202210042006.X[P]. 2024-07-12.

[2] 陈华, 林康聆, 盛晟,等. 基于降雨相似与模型参数智能适配的快速洪水预报方法及装置：ZL202111482324.X[P]. 2024-09-24.

[3] 陈华, 朱迪, 林康聆,等. 一种融合视觉感知和人工智能的生态流量优化系统及方法：CN202211409150.9[P]. 2025-07-11.（已公开）