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基于注意力机制LSTM神经网络的北方岩溶大泉水位预测研究
编号：984
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更新：2024-04-11 11:03:36 浏览：802次
口头报告
报告开始：2024年05月20日 10:16（Asia/Shanghai）
报告时间：10min
所在会场：[S8] 主题8、人文地理与区域高质量发展 [S8-5] 主题8、人文地理与区域高质量发展 专题8.12、专题8.7（20日上午，224）
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摘要
岩溶含水系统由于具有强烈的非均质性和各向异性使得进行地下水位预测时易产生较大误差。本文提出一种耦合注意力机制（Attention）和长短时记忆（LSTM）神经网络的多变量趵突泉地下水位预测模型，利用泉域2013-2021年日降水（代表补给项）及日气温、水汽压和开采量（代表排泄项）进行模型训练和预测，结果表明：①多变量预测模型以降水量、气温、水汽压及开采量作为输入变量，不同变量之间可以相互验证，能够有效提高预测精度；②利用正弦函数拟合气温数据可以消除温度测量误差的影响，能够一定程度上提高预测精度；③相较于单一LSTM神经网络和门控循环单元（GRU）神经网络，LSTM_Attention神经网络由于引入了注意力机制，能够聚焦更重要特征的影响，从而能显著提高预测精度，其水位预测的RMSE和R2值分别为0.21 m和0.92。
关键词
岩溶含水系统,注意力机制,LSTM神经网络
报告人
黄林显
济南大学稿件作者
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
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