論文の概要: Towards Generalized Hydrological Forecasting using Transformer Models for 120-Hour Streamflow Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07484v1
• Date: Tue, 11 Jun 2024 17:26:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-06-12 14:45:44.658865
• Title: Towards Generalized Hydrological Forecasting using Transformer Models for 120-Hour Streamflow Prediction
• Title（参考訳）: 120時間流速予測のための変圧器モデルを用いた汎用的水文予測に向けて
• Authors: Bekir Z. Demiray, Ibrahim Demir,
• Abstract要約: 本研究では,米国アイオワ州における120時間流速予測のためのTransformerモデルの有効性について検討した。 我々はTransformerモデルの性能を3つのディープラーニングモデル(LSTM, GRU, Seq2Seq)とPersistenceアプローチと比較した。 本研究はトランスフォーマーモデルの優れた性能を示し、高い中央値のNSEおよびKGEスコアを維持し、最も低いNRMSE値を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.34530027457862006
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study explores the efficacy of a Transformer model for 120-hour streamflow prediction across 125 diverse locations in Iowa, US. Utilizing data from the preceding 72 hours, including precipitation, evapotranspiration, and discharge values, we developed a generalized model to predict future streamflow. Our approach contrasts with traditional methods that typically rely on location-specific models. We benchmarked the Transformer model's performance against three deep learning models (LSTM, GRU, and Seq2Seq) and the Persistence approach, employing Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), Kling-Gupta Efficiency (KGE), Pearson's r, and Normalized Root Mean Square Error (NRMSE) as metrics. The study reveals the Transformer model's superior performance, maintaining higher median NSE and KGE scores and exhibiting the lowest NRMSE values. This indicates its capability to accurately simulate and predict streamflow, adapting effectively to varying hydrological conditions and geographical variances. Our findings underscore the Transformer model's potential as an advanced tool in hydrological modeling, offering significant improvements over traditional and contemporary approaches.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,米国アイオワ州における120時間流速予測のためのTransformerモデルの有効性について検討した。 降水量,蒸発散量,排出量などの72時間前のデータを用いて,将来の流れを予測する一般化モデルを開発した。 我々のアプローチは、通常位置特化モデルに依存する伝統的な手法とは対照的である。 我々はTransformerモデルの性能を,Nash-Sutcliffe efficiency (NSE), Kling-Gupta efficiency (KGE), Pearson's r, Normalized Root Mean Square Error (NRMSE) の3つのディープラーニングモデル(LSTM, GRU, Seq2Seq)とPersistenceアプローチと比較した。 本研究はトランスフォーマーモデルの優れた性能を示し、高い中央値のNSEおよびKGEスコアを維持し、最も低いNRMSE値を示す。 このことは、河川の流れを正確にシミュレートし予測し、様々な水文条件や地理的変動に効果的に適応する能力を示している。 本研究は,トランスフォーマーモデルが水文モデリングの先進的なツールとなり,従来のアプローチや現代手法よりも大幅に改善されたことを示すものである。

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