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基于注意力机制LSTM神经网络的北方岩溶大泉水位预测研究
ID：984
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-11 11:03:36 Hits：2131
Oral Presentation
Start Time：2024-05-20 10:16（Asia/Shanghai）
Duration：10min
Session：S8 主题8、人文地理与区域高质量发展 »
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Abstract
岩溶含水系统由于具有强烈的非均质性和各向异性使得进行地下水位预测时易产生较大误差。本文提出一种耦合注意力机制（Attention）和长短时记忆（LSTM）神经网络的多变量趵突泉地下水位预测模型，利用泉域2013-2021年日降水（代表补给项）及日气温、水汽压和开采量（代表排泄项）进行模型训练和预测，结果表明：①多变量预测模型以降水量、气温、水汽压及开采量作为输入变量，不同变量之间可以相互验证，能够有效提高预测精度；②利用正弦函数拟合气温数据可以消除温度测量误差的影响，能够一定程度上提高预测精度；③相较于单一LSTM神经网络和门控循环单元（GRU）神经网络，LSTM_Attention神经网络由于引入了注意力机制，能够聚焦更重要特征的影响，从而能显著提高预测精度，其水位预测的RMSE和R2值分别为0.21 m和0.92。
Keywords
岩溶含水系统,注意力机制,LSTM神经网络
Speaker
黄林显
济南大学Submission Author
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Important Date
-
Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
-
May 20 2024
Registration deadline
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