18、基于机器学习的水文模型训练与分析

基于机器学习的水文模型训练与分析

在水文建模领域，将机器学习与传统物理模型相结合是一种新兴且具有潜力的方法。下面将详细介绍如何利用机器学习技术训练一个概念性水文模型，并对其进行分析。

1. 数据记录与双下划线方法

在模型训练中，有两个关键要素。一是输入数据，二是我们期望模型在给定输入时产生的目标数据。在实际操作中，我们通过 in_vars 和 out_vars 变量来记录输入和输出，这样便于在训练过程中探究哪些变量产生了影响。

在Python中， MultipleTrajectoryDataset 类中实现的方法被称为“双下划线”（dunder）方法。例如，当我们调用 x[i] 时，实际上是在调用 x.__getitem__(i) ；调用 len(x) 时，实际上是在调用 x.__len__() 。这种简化的表示方式有助于我们理解代码的底层逻辑。

2. 模型训练函数

当我们有了模型和数据集后，需要定义一些函数来简化核心训练循环。
- update_model_step 函数 ：该函数用于执行优化步骤。具体流程为：在训练数据上运行模型，计算损失，然后利用损失相对于参数的梯度，通过优化器的 step 方法更新参数。
- update_ic_step 函数