Jul, 2023

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

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 使用 LSTM-DeepLabv3 + 和贝叶斯优化进行时空特征融合以改善城市洪涝预测

    本研究提出了基于 CNN-RNN 混合特征融合建模的城市洪水预测方法。通过结合卷积神经网络在处理空间特征方面的优势和循环神经网络在分析不同时间序列维度方面的优势，实现了静态和动态洪水预测。通过贝叶斯优化，最佳的混合模型被确定为 LSTM-DeepLabv3+，在各种雨量输入条件下都取得了最高的预测精度。该模型的推理时间大大提高，相对于基于物理的模型的传统计算时间约为 1 / 125。

    Apr, 2023

  • 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

  • 田纳西州阿什兰市洪水预测的 GRU 神经网络实现

    为阿什兰德城开发了一种可靠的洪水预测模型，使用游击递归单元（GRU）网络处理与时间序列相关的水位数据，在统计指标（如 Nash-Sutcliffe 效率、均方根误差、百分偏差、平均绝对误差和确定系数）的评估下，该模型表现出高水平的准确性，对数据方差解释率为 98.2%。尽管存在预测值与观测值之间的轻微差异，但 GRU 模型证明在阿什兰德城的洪水预测中是一种有效的工具，可用于增强该城市的灾害应对和准备工作。

    May, 2024

  • 利用循环神经网络在陆面模型中实现河水路由

    借助机器学习和递归神经网络 (RNNs) 的方法，通过物理模型替代或补充，本研究针对水文学中全球河流预测的问题进行了研究，并发现 RNNs 在流域和时间的泛化能力上的高性能，为全球流域数量预测提供了新方法和证据。

    Apr, 2024

  • 快速洪涝淹没预测采用傅里叶神经算子

    我们提出了一种基于混合过程和数据驱动的机器学习方法，用于洪水范围和淹没深度的预测，该方法使用傅里叶神经运算器进行代理建模，并在休斯敦的城区进行了演示测试。结果表明，傅里叶神经运算器模型优于基准的 U-Net 模型，并具有较强的泛化能力。

    Jul, 2023

  • 一种用于风暴潮预测的高级时空卷积循环神经网络

    本研究使用人工神经网络模型结合一组合成暴风模拟数据库，研究了该模型模拟风暴潮水平的能力；使用时间序列模型 Long short-term memory，和结合卷积神经网络的 ConvLSTM 模型捕捉数据的时空相关性；该模型的性能优于高斯过程实现多个合成风暴数据库的结果。

    Apr, 2022

  • 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

  • 实时桥梁冲刷预测中长短期记忆与卷积神经网络的应用

    利用深度学习算法基于历史传感器监测数据，包括河床高程、流量高程和流速，对桥墩周围的冲刷深度变化进行预测，研究了不同模型在实时冲刷预测中的性能，并探索了超参数调优和模型优化的创新随机搜索启发式算法。此研究揭示了深度学习在桥梁实时冲刷预测和预警中的潜力。

    Apr, 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

  • 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