論文の概要: A Transformer variant for multi-step forecasting of water level and hydrometeorological sensitivity analysis based on explainable artificial intelligence technology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13646v1
- Date: Wed, 22 May 2024 13:50:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-24 23:54:52.805525
- Title: A Transformer variant for multi-step forecasting of water level and hydrometeorological sensitivity analysis based on explainable artificial intelligence technology
- Title（参考訳）: 説明可能な人工知能技術に基づく多段階水位予測と水理感度解析のためのトランスフォーマー変種
- Authors: Mingyu Liu, Nana Bao, Xingting Yan, Chenyang Li, Kai Peng,
- Abstract要約: Transformerは最先端のディープラーニング手法の一種であり、複雑な非線形過程をモデル化するための効果的なアプローチを提供する。
XAI法は,異なる要因が水位に与える影響を理解する上で重要な役割を担っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.006797311342753
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Understanding the combined influences of meteorological and hydrological factors on water level and flood events is essential, particularly in today's changing climate environments. Transformer, as one kind of the cutting-edge deep learning methods, offers an effective approach to model intricate nonlinear processes, enables the extraction of key features and water level predictions. EXplainable Artificial Intelligence (XAI) methods play important roles in enhancing the understandings of how different factors impact water level. In this study, we propose a Transformer variant by integrating sparse attention mechanism and introducing nonlinear output layer for the decoder module. The variant model is utilized for multi-step forecasting of water level, by considering meteorological and hydrological factors simultaneously. It is shown that the variant model outperforms traditional Transformer across different lead times with respect to various evaluation metrics. The sensitivity analyses based on XAI technology demonstrate the significant influence of meteorological factors on water level evolution, in which temperature is shown to be the most dominant meteorological factor. Therefore, incorporating both meteorological and hydrological factors is necessary for reliable hydrological prediction and flood prevention. In the meantime, XAI technology provides insights into certain predictions, which is beneficial for understanding the prediction results and evaluating the reasonability.
- Abstract（参考訳）: 気象学的要因と水文学的要因の複合が水位や洪水発生に与える影響を理解することは、特に今日の変化する気候環境において不可欠である。
最先端のディープラーニング手法の一種であるTransformerは、複雑な非線形過程をモデル化するための効果的なアプローチを提供し、鍵となる特徴の抽出と水位予測を可能にする。
説明可能な人工知能(XAI)手法は、異なる要因が水位に与える影響を理解する上で重要な役割を果たす。
本研究では,スパースアテンション機構を統合し,デコーダモジュールに非線形出力層を導入することでトランスフォーマーの変種を提案する。
本モデルは, 気象学的および水文学的要因を同時に考慮し, 多段階の水位予測に利用した。
このモデルでは、様々な評価指標に関して、異なるリードタイムで従来のトランスフォーマーよりも優れていることが示されている。
XAI技術に基づく感度分析は、温度が最も支配的な気象要因であることを示す水面の進化に気象要因が有意な影響を及ぼすことを示した。
したがって, 気象学的要因と水文学的要因を両立させるには, 確実な水文学的予測と洪水防止が必要である。
一方、XAI技術は、予測結果を理解し、推論可能性を評価するのに有用である、特定の予測に関する洞察を提供する。
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