4、水利信息学与人工智能、机器学习的应用

水利信息学与人工智能、机器学习的应用

1. 机器学习方法在水资源领域的概述

在水资源领域，对机器学习方法的研究凸显了它们在推动该领域研究和应用方面的潜力与实用性。以下将介绍几种常见的机器学习方法。

2. 人工神经网络（ANNs）

最广泛使用的人工神经网络是多层感知器（MLP）。MLP 由多层相互连接的节点（神经元）组成，用于处理输入向量以产生向量输出（通常为单个值）。每层节点首先对输入进行线性组合，然后应用非线性函数（如 Sigmoid 或双曲正切函数）进一步转换输入，并将结果传递到下一层，最后一层产生网络的输出。MLP 通常通过反向传播进行训练，该方法逐步调整节点之间的权重，以最小化网络输出与期望输出之间的差异，可视为基于非线性梯度优化的一种特殊形式。

MLP 可能有多个中间（隐藏）层，但最常用的架构只使用一个隐藏层。MLP 人工神经网络已被证明能够处理复杂的非线性关系和大量数据，并能进行高精度的预测。在水资源领域有数百个成功应用人工神经网络的案例，MLP 人工神经网络常被视为机器学习模型的首选。

其优点可总结如下：
|优点|描述|
| ---- | ---- |
|处理复杂关系|能够处理复杂的非线性关系|
|处理大量数据|可处理大量的数据|
|预测精度高|能进行高精度的预测|

3. 回归和模型树

采用模块化建模方法，数据驱动模型应包含多个子模型。训练集被划分为与要建模的特定子过程相对应的子集，然后每个模块在这些不相交的子集上进行训练（实际上，这些子集可以相交，从而产生一些集成模型的变体，但这里不考虑这种情况）。当呈现新的输入向量时，首先将其