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多任务深度学习在水文建模中的变量协同效应研究
编号：4518
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更新：2024-04-15 20:37:17
浏览：992次
主旨报告
报告开始：2024年05月18日 17:20（Asia/Shanghai）
报告时间：20min
所在会场：[S5] 主题5、环境科学 [S5-1] 主题5、环境科学 专题5.6、专题5.13、专题5.7（18日下午，307）
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摘要
随着深度学习技术在水文领域的广泛应用，本研究提出了一种基于长短期记忆网络的多任务学习方法，旨在解决传统单任务学习模型在全面捕捉水文变量间复杂关系的问题。此方法同时预测水文循环中的多个关键变量，进而探索水文变量之间的协同效应。基于CAMELS数据集训练，多任务学习模型成功实现了对流量和蒸散发的同步预测，并通过神经网络单元状态派生的探针技术，预测如表层土壤湿度的非直接训练目标变量。研究结果表明，该模型不仅在预测性能上与单任务学习模型相当，还在增强模型的可靠性及深化对水文过程理解方面表现出显著优势。通过引入“变量协同”概念，本研究为深入研究多水文变量复杂关系开辟新途径，突显了多任务学习方法在水文领域的重要潜力。
关键词
多任务学习,LSTM
报告人
叶磊
教授 大连理工大学稿件作者
全部评论
重要日期
-
会议日期
05月17日
2024
至05月20日
2024
-
03月31日 2024
初稿截稿日期
-
03月31日 2024
报告提交截止日期
-
05月20日 2024
注册截止日期
主办单位
青年地学论坛理事会
承办单位
厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
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