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基于Transformer模型的洪水預(yù)測研究與分析

時(shí)間：2025-05-19 來源：

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論文題目：基于Transformer模型的洪水預(yù)測研究與分析

作者姓名：劉浩1，張玲2

作者單位：1.山東黃河河務(wù)局山東黃河信息中心 山東 濟(jì)南 250013；2.菏澤黃河河務(wù)局鄆城黃河河務(wù)局 山東 菏澤 274700

摘要：洪水災(zāi)害是全球范圍內(nèi)頻發(fā)的自然災(zāi)害之一，給人民生命財(cái)產(chǎn)安全和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來重大影響。準(zhǔn)確的洪水預(yù)測和及時(shí)的提供決策是減少洪水災(zāi)害損失的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的洪水預(yù)測方法在面對復(fù)雜的氣候和水文變化時(shí)，常常難以應(yīng)對高維度、多源數(shù)據(jù)的處理需求。本文基于Transformer深度學(xué)習(xí)模型，提出了一種新型的洪水預(yù)測方法。通過引入自注意力機(jī)制，Transformer模型能夠有效處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系，并且在洪水預(yù)測中表現(xiàn)出更高的準(zhǔn)確性，實(shí)現(xiàn)了洪水防災(zāi)決策的優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于Transformer模型的洪水預(yù)測方法在精度和效率上均有顯著提升。