Editor's Choice | 机器学习模型在中国宁夏地区地下水预测中的应用

学术   科学   2024-06-18 08:35   北京  

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对于位于中国干旱半干旱地区的宁夏地区而言,地下水是重要的水资源来源之一。在地下水预测方面,较难获得大量准确的数据,应用需要大量准确的数据、计算资源和时间的数值模式面临着巨大的挑战,而机器学习模型在这些方面可以弥补数值模型的不足。
来自南京信息工程大学孙博教授团队开展了应用机器学习模型对宁夏地下水预测的研究,证实了两种混合机器学习模型(即多头注意力机制-卷积神经网络-长短期记忆网络和多头注意力机制-卷积神经网络-门控循环单元)在宁夏地区地下水预测中具有较大潜力,其预测性能优于传统统计模型多元线性回归。此项研究发现最近发表在Atmospheric and Oceanic Science Letters上。
本研究选取了与地下水有关的因素(如降水),然后将两种混合深度学习模型(卷积神经网络-长短期记忆网络和卷积神经网络-门控循环单元)与多头注意力机制相结合。并将结合后的模型与传统的统计模型多元线性回归模型进行了比较。此外,还进一步使用了蜣螂优化算法,验证蜣螂优化算法能否通过对模型参数择优来提升模型预测性能。然后采用tent映射、自适应T分布和螺旋搜索策略对蜣螂优化算法进行了改进,并将带有改进后的蜣螂优化算法的模型与带有原始蜣螂优化算法的模型预测结果进行了比较。研究发现,利用螺旋搜索策略等方法改进过后的蜣螂优化算法能够更好地改进模型性能,进一步增强模型预测精度。与原始蜣螂优化算法相比,应用改进后的蜣螂优化算法的模型R和RPD增加了1.5%以上,RMSE降低了1.8%以上,表明预测结果更好。具体的结果可见图1。
由于宁夏地区降水主要集中在夏季,该地区夏季的地下水相比其他季节也有显著的增加,因此,研究团队后续将聚焦宁夏地区夏季地下水,研究与宁夏地区夏季地下水有关的物理机制,并探讨与物理机制有关因子的加入能否显著提升预测结果。


图:模型的结构和结果的提升



Citation: 

Jiarui Cai, Bo Sun, Huijun Wang, Yi Zheng, Siyu Zhou, Huixin Li, Yanyan Huang, Peishu Zong, 2024. Application of the improved dung beetle optimizer, muti-head attention and hybrid deep learning algorithms to groundwater depth prediction in the Ningxia area, China. Atmospheric and Oceanic Science Letters, 100497, https://doi.org/10.1016/j.aosl.2024.100497.


作者简介




通讯作者孙博
南京信息工程大学大气科学学院教授主要研究方向: 气候变化,大气水分循环,短期气候预测。
邮箱:sunb@nuist.edu.cn

第一作者:蔡嘉睿
南京信息工程大学大气科学学院硕士研究生。主要研究方向:短期气候预测。
邮箱:caijiarui@nuist.edu.cn


文章链接:

https://doi.org/10.1016/j.aosl.2024.100497


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作者:蔡嘉睿、孙博
排版:叶冰冰(实习编辑)
修改、审核:金鑫、刘晓春


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