基于物理机制和深度学习的混合模型及应用研究 - 孙明博; 闫宝伟; 常建波; 邹旖轩; 古东霖 (中国农村水利水电, 2024)
TV124; 充分利用现代技术手段提高径流预报精度,对流域水旱灾害防御和水库群联合调度具有重要的指导作用.现有深度学习模型存在缺乏模型透明度、物理可解释性差等问题.针对上述难题,将概念水文模型 EXP-Hydro嵌入物理递归神经网络P-RNN层,建立了耦合物理机制的深度学习混合模型Hybrid-DL,该混合模型采用微分框架实现概念模型与神经网络的深度双向融合,能够同时训练概念模型与神经网络的参数,并以清江上游为例开展了应用研究.结果表明,相较于RNN、EXP-Hydro、BP和SVM模型,Hybrid-DL模型的纳什效率系数NSE分别提升了6.08%、21.01%、37.09%、73.92%,均方根误差RMSE分别降低了10.82%、33.73%、54.70%、95.57%,KGE效率系数分别提升了4.78%、12.68%、26.79%、55.74%,峰值误差TPE分别降低了4.96%、13.12%、252.84%、297.81%.Hybrid-DL模型具有良好的稳健性和适应性,可为清江上游乃至其他流域的径流预报提供可靠的理论工具.