基于混合深度学习模型的洪水过程概率预报研究

摘要：

传统的人工神经网络模型无法量化洪水预报的不确定性,而且在多时段连续预报中未考虑输出的时间相关性.本文通过融合新安江(XAJ)模型、基于外源输入编码-解码(EDE)结构的长短期记忆(LSTM)神经网络和混合密度网络(MDN),构建了XAJ-LSTM-EDE-MDN混合深度学习模型,以实现洪水过程概率预报.该模型在考虑预报洪水时间相关性的前提下,将解码过程产生的点估计转化为条件概率分布的估计;进一步采用最大似然估计法建立了损失函数,通过自适应矩估计(Adam)算法优选模型参数.在陆水和建溪两个流域的研究结果表明:该模型在不降低XAJ-LSTM-EDE模型预报精度的前提下,可有效反映预报洪水过程的不确定性,获得合理可靠的置信区间和优良的概率预报性能,为水库防洪调度等决策提供更多的风险信息,同时为研究深度学习在洪水概率预报中的应用提供参考.

关键词：概率预报、不确定性分析、长短期记忆神经网络、编码-解码结构、混合密度网络

所属期刊栏目：54

分类号：P338+.1(水文科学（水界物理学）)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-09-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：889-897,909