Jun, 2024

基于 Transformer 模型的广义水文预测：120 小时流量预测

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TL;DR该研究探讨了 Transformer 模型在美国爱荷华州 125 个不同位置的 120 小时溪流预测中的有效性。利用前 72 小时的数据，包括降雨量、蒸发蒸腾量和流量值，我们开发了一个通用模型来预测未来的溪流流量。我们的方法与通常依赖于特定位置模型的传统方法相反。我们将 Transformer 模型的性能与三个深度学习模型（LSTM、GRU 和 Seq2Seq）以及持久性方法进行了基准测试，利用 Nash-Sutcliffe 效率（NSE）、Kling-Gupta 效度（KGE）、Pearson 相关系数和归一化均方根误差（NRMSE）作为度量标准。研究结果显示 Transformer 模型的卓越性能，具有更高的中位数 NSE 和 KGE 分数，并展现出最低的 NRMSE 值。这表明它能够准确模拟和预测溪流流量，并能有效适应不同的水文条件和地理变化。我们的发现强调了 Transformer 模型在水文建模中作为先进工具的潜力，相比传统和现代方法具有显著改进。
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发现论文，激发创造
  • 用 Transformer 网络探测水文预测的极限

    本文研究发现，普通 Transformer 结构在水文建模方面的性能不如 LSTM 结构；去除循环结构的变体可以与 LSTM 相媲美，但是与当前最先进技术相比性能并不突出。

    Jun, 2023

  • 时序融合 Transformer 用于流量预测：结合注意力与循环的价值

    本文研究了结合循环和注意力的方法是否能够提高水文预测的精度并将 Temporal Fusion Transformer (TFT) 模型应用于水文学领域。在 2600 个以上的全球分布的集水区的实验表明，TFT 模型的表现超过了 LSTM 和 Transformers 模型，并可帮助获得流域产流过程的更多见解。

    May, 2023

  • 利用机器学习技术进行雪融驱动型水流预测的比较分析

    利用深度学习模型中的时序卷积网络（TCN），在喜马拉雅山流域的喜马拉雅区进行雪融驱动的径流建模，结果表明 TCN 模型优于传统机器学习方法，适用于雪融驱动的流量预测及类似水文应用。

    Apr, 2024

  • 基于图卷积 GRU 网络的短期逐时流量预测

    本研究提出了一种基于图卷积 GRUs 网络的模型，通过上游河网对传感器位置未来 36 小时内的水文流量进行预测。实验结果表明，该模型在短期内的水文流量预测方面比持续性基线和卷积双向 GRU 网络都表现更好，有望在未来的洪水预防和减灾中发挥重要作用。

    Jul, 2021

  • 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

    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。

    May, 2024

  • TransGlow: 基于图神经网络的注意力增强传导模型用于水流预测

    该研究论文提出了一种基于图卷积循环神经网络和注意机制的时空预测模型 TransGlow，用于水量的水文预测与预测建模，通过对水系统的动态性和有限数据进行建模，实验结果表明该模型在水文应用领域取得了显著的优势。

    Dec, 2023

  • 基于地理气象数据的深度神经网络长期干旱预测

    我们提出了一种基于各种时空神经网络的端到端解决方案来预测特定地区干旱概率，特别是用于长期决策，同时利用气候模型的内在因素和见解来增强干旱预测，通过比较评估结果表明，卷积 LSTM 和 Transformer 模型在预测干旱强度方面优于基线模型，ROC AUC 分数从 0.90 到 0.70，推荐根据预测时间跨度选择合适的模型进行长期干旱预测。

    Sep, 2023

  • 一种基于 Transformer 的新型土壤温度预测方法

    利用 Transformer 模型进行土壤温度预测的首次尝试，对比深度学习方法和文献研究，实验证明 Transformer 模型在该领域取得了显著成果，成为新的最先进技术。

    Nov, 2023

  • 大范围神经网络精细预测十二小时降水

    本文介绍了一种基于神经网络的天气预测模型，可以在大范围内预测未来十二小时的降水，并在大陆美国地区比基于物理的 HRRR 及 HREF 模型表现更好，进而证明基于数据驱动的预测模型具有推动天气预测技术进步的潜力。

    Nov, 2021

  • 图转换网络用于具有异构协变量的洪水预测

    通过使用图转换网络 (FloodGTN) 来进行河流系统的洪水预测，该工具利用图神经网络 (GNNs) 和 LSTM 来学习不同监测站的水位的时空依赖关系，并考虑降雨、潮汐和水位设置等外部协变量，实验结果表明 FloodGTN 在提高准确性方面比物理模型 (HEC-RAS) 有着 70% 的改进，同时运行时间至少加快了 500 倍。

    Oct, 2023