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RSS订阅原创 Real-time reservoir operation using recurrent neural networks and inflow forecast from a distribute
1.研究背景与目的：背景：大型水库在水资源管理中扮演关键角色，包括农业灌溉、供水和防洪等。实时水库运行需要准确的入库流量预测。目的：验证RNN模型在具有多年调节功能的水库运行中的适用性，特别是在极端洪水和干旱条件下的表现。研究区域与数据：研究区域：泰国湄南河上游的三个多功能水库（Bhumibol水库、Sirikit水库和Khwae Noi Bamrung Dan水库）。数据：包括水库的入库流量、蓄水量和出库流量数据，以及流域的地理信息、气候强迫数据等。方法：模型选择：采用三种RNN模型（NARX、LSTM和
2024-08-20 10:03:58
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原创 论文题目：基于时间卷积网络，改进Aquila优化器和随机森林的元启发式进化深度学习模型，用于降雨—径流模拟和多步预测
TCN模型：优点本文思路：采用TCN模型进行降雨—径流模拟和多布径流预测，然后用IAO算法，对模型中的一些超参数进行相应的优化。
2024-08-16 10:04:14
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原创 Toward Improved Predictions in Ungauged Basins: Exploiting the Power of Machine Learning——论文精读
1，2对比是有没有静态特征输入，评估流域属性的价值,2,3对比告诉我们由于样本外的预测和样本内的预测丢失了多少信息，pub是未计量盆地预测。就是利用LSTM在可观测流域提取有用的信息从而为未观测的流域进行预测，结果表明，样本外LSTM平均优于SAC-SMA以及分布式模型NWM。使用LSTM以NLDLS气象强迫数据作为每个时间步长的输入。此外，在每个时间步长，气象输入随流域增加。具有静态流域属性的全局LSTM模型要比其它模型更好。
2024-05-18 16:47:43
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原创 Seq2eq模型学习心得：
Decoder是个RNN，也可以是LSTM、GRU等，将encoder得到的语义向量作为初始状态输入到Decoder的RNN中，得到输出序列。可以看到上一时刻的输出会作为当前时刻的输入，而且其中语义向量只作为初始状态参与运算，后面的运算都与语义向量无关。Encoder是一个RNN，也可以是LSTM、GRU等，接收的是每一个单词的词向量，和上一个时间点的隐藏状态。decoder处理方式还有另外一种，就是语义向量参与了序列所有时刻的运算，上一时刻的输出仍然作为当前时刻的输入，但语义向量会参与所有时刻的运算。
2024-05-14 10:43:27
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空空如也
空空如也
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