streamflow prediction | BriefGPT

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基于 Transformer 模型的广义水文预测：120 小时流量预测
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
PDF25 days ago
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。
PDF2 months ago
KDD应用知识引导自监督学习的强健反演框架：以水文学为例
本文提出了一种可解决环境应用和流域特征多变等问题，基于知识引导的自监督学习 KGSSL 框架，并对基于流域属性和气象数据的 CAMELS 水文基准数据集进行流量建模，并表明在从驱动器和响应数据提取系统特征时，KGSSL 可以更加鲁棒.
PDF3 years ago
ICML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
PDF3 years ago
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。
PDF4 years ago