May, 2024
基于可解释人工智能技术的用于水位多步预测和水文气象敏感性分析的 Transformer 改进型模型
A Transformer variant for multi-step forecasting of water level and hydrometeorological sensitivity analysis based on explainable artificial intelligence technology
Mingyu Liu, Nana Bao, Xingting Yan, Chenyang Li, Kai Peng
TL;DR通过结合稀疏注意机制和引入非线性输出层的变体模型,本研究基于变压器模型对水位进行多步预测,并考虑同时的气象和水文因素。结果表明,该变体模型相比传统的变压器模型,在不同的前瞻时间内以各种评估指标显示出更好的性能。基于 XAI 技术的敏感性分析显示出气象因素对水位演变的显著影响,其中温度是最重要的气象因素。因此,同时考虑气象和水文因素对可靠的水文预测和防洪工作至关重要,并且 XAI 技术帮助理解预测结果并评估其合理性。