Jun, 2023

南佛罗里达州水位预测的深度学习模型

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TL;DR本文介绍了针对水平面的模拟和预测的物理模型计算复杂，提出机器学习模型作为替代，并在南佛罗里达的 Miami River 做了案例分析，并证明了输出结果与物理模型的差距不大。
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发现论文，激发创造
  • 深度学习水动力学预测用于近实时洪涝区域评估（DL Hydro-FRAN）

    本文研究使用 DNN 优化水动力洪水模型，通过在 2D HEC-RAS 水动力模型中模拟洪水事件并使用 DNN 预测洪水深度和速度，结果显示 DNN 能够极大地优化水动力洪水模型，实现接近实时的洪水预报，且可以显著提高预报计算时间。同时，该研究还发现了影响方程选择和 DNN 架构配置的数值稳定性问题。

    May, 2023

  • 物理引导机器学习方法在水文学中的应用

    本文提出一种基于 LSTM 的深度学习结构，结合前沿的水文模型 SWAT，通过建模天气驱动和产流之间的中间交互过程，实现对径流预测的精确预测，同时减少了传统数据驱动方法所需的大量数据。

    Dec, 2020

  • 基于深度视觉的沿海洪水预测框架，应对气候变化及岸线适应

    在追求计算效率的过程中，提出了训练高保真、基于深度学习的沿海洪水预测模型的系统框架，通过与地质统计回归方法和传统机器学习方法进行性能验证，表明其对预测质量的显著提升，并提供了阿布扎比海岸的综合数据集，用于评估未来的沿海洪水预测模型。

    Jun, 2024

  • 基于深度神经网络的分散式洪水预测

    该研究旨在探讨人工深度神经网络在洪水预测中的性能，为预测水位、提供数据集，并表明神经网络在时间序列预测中非常有用，并支持通过数据同化来改进现有模型。

    Feb, 2019

  • 人工智能时代的风暴潮模拟：基于 LSTM 的机器学习用于提高预测准确性

    利用 LSTM 深度学习网络模型对风暴潮预测模型中系统误差进行预测和修正，能够提高预测准确性。

    Mar, 2024

  • 物理信息图神经网络在水配供系统中的应用

    提出一种基于物理学知识的深度学习机器学习模型，应用于水力状态估计，通过少量图卷积神经网络层和基于消息传递的创新算法，模拟流行的水力模拟器 EPANET，具有较快的运行速度和高准确性。

    Mar, 2024

  • 诺福克弗吉尼亚市街道尺度洪水的机器学习替代模型比较

    通过 2016 年至 2018 年诺福克的降雨事件数据，本研究比较了基于随机森林算法的以前的代理模型与两种深度学习模型（LSTM 和 GRU）的性能，突出了使用支持预测不确定性传达和有效整合相关多模态特征的模型架构的重要性。

    Jul, 2023

  • 深度学习在水文水资源领域的全面综述

    系统回顾了近期应用于水资源监测、管理和沟通的深度学习方法，并提供了在未来水资源挑战中如何使用这些方法的指南。同时讨论了在水域应用这些技术进行决策的伦理问题和挑战，并提供了应用深度学习模型于水文和水资源领域的未来发展方向和建议。

    Jun, 2020

  • 利用机器学习应用于大样本数据集实现学习普适、区域和局部水文行为

    使用气象时间序列数据和静态流域属性，我们提出了一种基于数据驱动的方法，在使用 LSTMs 单个模型对 531 个流域进行训练的情况下，显著提高了性能，比符合地区性条件的水文模型和针对单个流域进行校准的水文模型的表现更好，同时还提出了 Entity-Aware-LSTM 的改进网络架构使学习、嵌入和特征层深度学习可以在其上实现，同时提出的这个背景与之前的水文理解相符。

    Jul, 2019

  • 深度神经算子模型在海洋预测中的评估

    深度学习模型框架在预测时间序列数据方面具有潜在应用，尤其是在大气和海洋领域。本研究探讨了利用深度神经操作模型对经典流体流动和真实海洋动力学进行重现和预测的可能性，并证实了这些模型对理想化周期性涡流脱落和真实海洋表面流动的一些特征的预测能力。

    Aug, 2023