基于物理機制和深度學習的混合模型及應用研究

摘要： 充分利用現(xiàn)代技術(shù)手段提高徑流預報精度，對流域水旱災害防御和水庫群聯(lián)合調(diào)度具有重要的指導作用。現(xiàn)有深度學習模型存在缺乏模型透明度、物理可解釋性差等問題。針對上述難題，將概念水文模型EXP-Hydro嵌入物理遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡P-RNN層，建立了耦合物理機制的深度學習混合模型Hybrid-DL，該混合模型采用微分框架實現(xiàn)概念模型與神經(jīng)網(wǎng)絡的深度雙向融合，能夠同時訓練概念模型與神經(jīng)網(wǎng)絡的參...