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基于Transformer模型的洪水預測研究與分析

時間：2025-05-19 來源：

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論文題目：基于Transformer模型的洪水預測研究與分析

作者姓名：劉浩1，張玲2

作者單位：1.山東黃河河務局山東黃河信息中心 山東 濟南 250013；2.菏澤黃河河務局鄆城黃河河務局 山東 菏澤 274700

摘要：洪水災害是全球范圍內頻發的自然災害之一，給人民生命財產安全和社會經濟發展帶來重大影響。準確的洪水預測和及時的提供決策是減少洪水災害損失的關鍵。傳統的洪水預測方法在面對復雜的氣候和水文變化時，常常難以應對高維度、多源數據的處理需求。本文基于Transformer深度學習模型，提出了一種新型的洪水預測方法。通過引入自注意力機制，Transformer模型能夠有效處理時間序列數據中的長期依賴關系，并且在洪水預測中表現出更高的準確性，實現了洪水防災決策的優化。實驗結果表明，基于Transformer模型的洪水預測方法在精度和效率上均有顯著提升。