Page 81 - 《水资源与水工程学报》2024年第5期
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! 5#       ÅÆÇ, :: s½ CNNLSTMAttention ¹ºÈhg¯°g¹ÉJÊ4ËÌ1ÍÄ                                  7 7

                                                                        j 1 —’‰õ“ýwv£\Àf
                                                                  YV%8                 YVB‰-ê
                                                                RNN          RNN(200)Dense(200)Dense(1)
                                                                LSTM         LSTM(200)Dense(200)Dense(1)
                                                                             LSTM(200)LSTM(200)Dense(400)
                                                                Bi-LSTM
                                                                             Dense(1)
                 N 3 CNN-LSTM-Attention ýwàẻN                              ConV1D (1)MaxPooling(1)LSTM(32)
                                                                CNN-LSTM
                                                                             Dense (32)Dense(1)
            3.2 „>zi
            3.2.1 ReLU¡¢£2 ReLUX¨y.†{ø¥                         CNN-LSTM- ConV1D(1)MaxPooling(1)LSTM(32)
                                                                Attention    AttentionDense(32)Dense(1)
            »‰, †Á›%èÙQ{0tS, ,‰.íQ@!Q
            (13)。
                                                                 @u¨‹¥¦YVYZ°±{!ª­, /Á
                 f(x)=max(0,x)                        (13)
                                                               ijqYVê‹, ó† NSE( øXkû¿‰)、RMSE
                 OÌt• x>0 |, t‰ŠåÁt•‰Š; Ì
                                                               ( µ>J45) ä MAE( ´µpð45)3æ”àð
            t• x ≤ 0 |, t@Y。 éYVQc• ReLUø¥                                                    [3637]
                                                                …${t°±uv!ª­¥¦                     , 9†V5
            »‰*•{›%èÙYVþ£h.luY­€
                                                               UV 2007—2020 v^ U1‰Šñòuvð, °
            , ٚÁŽ›{ø¥»‰( Ë Sigmoid ä Tanh),
                                                               ±l² 2。
            ReLU1×þ"hqHÃ1mœ.‘õb=>                    [33] 。
                                                                      j 2 —’‰õ“ýwýö‡‰…]u9
            3.2.2 Dropout ¤¥C Dropout X¨y†ÁБ
            .lYVQ{ï–ŠŒ, Ûémœ°±{ZèÉ                                    YV%8             RMSE    MAE    NSE
            ¬。éYV-.·»Q,Dropout $ˆ¸h>|“ ¨                       RNN                      3.291  2.371   0.781
            |” ¨n¢›%m( ÛÜ,t•ät), C,ø¥                         LSTM                     3.252  1.371   0.787
            ê@Y, ]Ö`YV·‘~Á9s€«{›%                            Bi-LSTM                  3.106  1.268   0.805
            m。³½ð·Ámœ›%m§w{(7l­, Ë                            CNN-LSTM                 3.127  1.517   0.802
            ùYV{ñò­, úàYV{£12。½a§,                           CNN-LSTM-Attention       2.317  1.098   0.883

            Dropout ¶·“ }ý” n¢›%mç¯ÏYV{s~
            ­, e,1þ£h7lqyt•‰Š, ÎopÉ‰                            ™¨%<      [38] ²o: Ì NSE<0.5|, YZ°±
            Šñò{·Zè{ɬ           [34] 。                        ºè#; Ì 0.5 ≤NSE<0.65|, YZ°±/Òè
            3.2.3 Adam¦C§¨ +7lr¦'Žð Adam                       #; Ì 0.65 ≤ NSE<0.75|, Y Z ° ± ¢ £; Ì
            X¨y.†{ˆ¸øŽð, †Á-.›%èÙY                            0.75 ≤NSE<1.00 |, YZ°±ø/。
            V。,°è¦1ø>ðä+7l.lû{h                                  %² 2 *†, qБ.lYVéV5UV{ç
            É, ¶·'Ž.‘{¨_r¦'( µ½) ä…_r¦                         U Y Z ° ± À € * ’ Ö ø / A ´。Æ CNN -
                                                               LSTM-Attention YV{YZÿ‘ôà, , RMSE@
            '( >5) ç¦j\¾¶æB‰{.lû。£{Þ
            ßø$éÁðº›B‰·º›{+7l.lû,                             2.317,MAE@ 1.098,NSE@ 0.883, YZÿ‘µø
                                                               Á,Ÿ 4 y†ÁBB{Б.lYV。,Q,CNN-
            Ã1é-.·»Q+¦\¾.lû, „8¶.1×
                                  [35]                         LSTM-AttentionYV{ NSEš RNNYVú™
            "—qH, úàYV­1             。
                                                               13.06%, š LSTM YVú™ 12.20%, š Bi-
            4 QR)OP                                            LSTMYVú™ 9.69%, š CNN-LSTMYVú™

                                                                10.10%。%8*•Ú= CNN-LSTM-Attention
            4.1 ýwoï<¿
                                                               YV1×þ@!ªh\]V5UVU1、 áäË
                 @ª¡¢£ CNN-LSTM-Attention YV{­1,
                                                               A 3 æ߅§w{uY­¨¿, éV5UV²É
            ÒB›|-• RNN、LSTM、Bi-LSTM ä CNN-
                                                               ¢£{çUYZ­1。@u¨‹Ÿ<YVYZ
            LSTMå 4 yБ.lYVuvðB …。¶·^
                                                               ÿ‘, ÒB¶·ð 5yYV{U1ZèÓÔ( Þ
            _îñ …qæYV{B‰¾ê, ÎC£–-ê
                                                               4) Cxã‘( Þ 5) ¥DqYV{çUYZ­1。
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