本篇博客记录了将训练好的GRU模型部署到生产环境的完整过程，包括模型导出、Flask API服务开发、Streamlit前端界面构建、实时数据对接等核心技术环节。从实验室到生产环境，构建完整的实时水文预测系统。

使用LSTM深度学习模型实现水位预测，R²达到0.996，详细解析模型架构设计、训练过程、性能评估与可视化分析。

作为水利水电工程专业的大二学生，在获得2025年数模省二等奖后，我深刻体会到工程实践能力远比理论积累更重要。本篇博客完整记录了从零开始搭建智慧水利 GitHub 项目的全过程，包括仓库创建、代码开发、数据可视化和开源发布，为大创项目申报提供技术背书。