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利用可解释的深度学习模型应对双重挑战：地表水总磷浓度预测及其污染溯源
ID：4529
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-15 20:13:17 Hits：2036
Poster Presentation
Start Time：2024-05-18 08:12（Asia/Shanghai）
Duration：1min
Session：SP 张贴报告专场 »
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Abstract
本研究提出了一种注意力-物理引导的时空图卷积神经网络框架（A-PSTGCN）用于总磷预测及其污染溯源。主要解决两个关键挑战：（1）由于磷复杂生物地球化学循环过程，基于过程模型难以准确概化与预测；（2）受不同生境特征影响，基于实验的原位监测和同位素技术溯源结果不准确。在方法本质上，基于Attention机制的嵌入式模型解释方法具有更高的可移植性，并采用对流扩散方程来指导模型训练，提高其拟合能力与精度。以太湖流域西部地区为研究区，该模型预测结果与基础模型相比R2提高了7.1%~21.1%，且预测更具“时效性”。同时，不同情景下的溯源结果表明，该地区水利工程建设控制了区域内重点湖泊（滆湖）外源总磷污染负荷来源变化，其次是地区气候的季节性变化。
Keywords
地表水总磷预测,污染溯源,物理过程指导,时空图卷积神经网络,注意力机制可解释性
Speaker
姚杰夫
博士研究生 南京大学Submission Author
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Important Date
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Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
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May 20 2024
Registration deadline
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