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基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的降雨-徑流量預(yù)報研究

時間：2022-09-23 來源：水利水務(wù)網(wǎng)

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文章題目：基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的降雨-徑流量預(yù)報研究

作者姓名：王明陽1，王恩志1*，劉曉麗1，羅火錢2，師琨2，高帥1，王聰聰1

作者單位：1.清華大學(xué)水沙科學(xué)與水利水電工程國家重點(diǎn)實驗室 北京 100084；2.福建水利電力職業(yè)技術(shù)學(xué)院 福建 永安 366000

摘要：

沙溪流域徑流量預(yù)測受水文站測點(diǎn)空間位置和歷史降雨數(shù)據(jù)影響?；趫D論重新定義了沙溪流域2000-2014年內(nèi)有明顯降雨徑流關(guān)系的小時級別降雨-徑流模型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建“端到端”降雨-徑流數(shù)據(jù)動態(tài)映射模型，搭建了圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GCN)，圖注意力機(jī)制模型(GAT)和ChebNet三種模型對未來不同時刻徑流數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，以平均絕對誤差(MAE)作為評價指標(biāo)，對未來兩個小時的預(yù)測結(jié)果與長短期記憶模型(LSTM)，門控循環(huán)單元(GRU)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行比較，結(jié)果表明ChebNet和GAT模型對沙溪流域降雨-徑流超前1h和2h的非線性數(shù)據(jù)擬合能力更好，相比LSTM和GRU預(yù)測能力提高了37.3%~64.71%；ChebNet模型對未來15h內(nèi)的徑流預(yù)測效果較為穩(wěn)定，提高精度和適用性的同時大幅降低了時效性的影響，提供可靠性較高的徑流可能值，對小流域汛情預(yù)警具有一定指導(dǎo)意義。