进行水文过程中不确定性预测及敏感性分析

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5 年经验· 中水源禹

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案例介绍

项目中实现了一个集成多种预测模型和不确定性分析的水文预测框架，主要用于基于气象强迫数据和流量数据对流域的未来流量进行精确预测及不确定性量化分析。首先，通过加载和预处理不同流域的数据，将时间序列转化为适合监督学习的特征-标签格式，同时进行单位转换和数据归一化处理。接着，框架定义了普通LSTM模型、贝叶斯LSTM模型和蒙特卡罗Dropout方法，通过这些模型进行时间序列的预测与不确定性分析。其中，普通LSTM模型生成确定性预测结果，贝叶斯LSTM模型直接输出预测值的均值与方差，蒙特卡罗方法则通过多次推理采样估计预测均值和标准差。代码实现了通用的模型训练框架，支持早停机制，记录训练与验证损失曲线，评估模型的多个性能指标，包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、Nash-Sutcliffe效率系数（NSE）、Kling-Gupta效率系数（KGE）、皮尔逊相关系数和连续排名概率评分（CRPS）。在不确定性分析方面，框架采用三种方法（蒙特卡罗Dropout、集合模型和贝叶斯方法）对预测的不确定性进行量化和可视化，比较其性能并生成置信区间。框架会自动保存模型、预测结果和多种图表，包括训练损失曲线、真实值与预测值的对比趋势图、以及各方法的不确定性分析图。此外，该框架还支持局部放大图的绘制，用于更直观地比较真实值与预测值在不同时间段的变化趋势。整个代码流程清晰，从数据加载到预测分析和结果可视化，为水文预测及其不确定性分析提供了完整的解决方案，并可扩展应用于其他时间序列预测任务。