論文の概要: Hierarchical Conditional Multi-Task Learning for Streamflow Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14137v1
- Date: Fri, 18 Oct 2024 03:14:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-21 14:24:50.413451
- Title: Hierarchical Conditional Multi-Task Learning for Streamflow Modeling
- Title（参考訳）: ストリームフローモデリングのための階層型条件付きマルチタスク学習
- Authors: Shaoming Xu, Arvind Renganathan, Ankush Khandelwal, Rahul Ghosh, Xiang Li, Licheng Liu, Kshitij Tayal, Peter Harrington, Xiaowei Jia, Zhenong Jin, Jonh Nieber, Vipin Kumar,
- Abstract要約: 階層型条件付きマルチタスク学習(HCMTL)は,流れの因果関係に基づく土壌水と積雪の連成モデルである。
HCMTLの長期にわたる排水流域での優れた性能は、ドメイン固有の因果知識を深層学習に統合することで、予測精度と解釈可能性の両方が向上することを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.040194424037065
- License:
- Abstract: Streamflow, vital for water resource management, is governed by complex hydrological systems involving intermediate processes driven by meteorological forces. While deep learning models have achieved state-of-the-art results of streamflow prediction, their end-to-end single-task learning approach often fails to capture the causal relationships within these systems. To address this, we propose Hierarchical Conditional Multi-Task Learning (HCMTL), a hierarchical approach that jointly models soil water and snowpack processes based on their causal connections to streamflow. HCMTL utilizes task embeddings to connect network modules, enhancing flexibility and expressiveness while capturing unobserved processes beyond soil water and snowpack. It also incorporates the Conditional Mini-Batch strategy to improve long time series modeling. We compare HCMTL with five baselines on a global dataset. HCMTL's superior performance across hundreds of drainage basins over extended periods shows that integrating domain-specific causal knowledge into deep learning enhances both prediction accuracy and interpretability. This is essential for advancing our understanding of complex hydrological systems and supporting efficient water resource management to mitigate natural disasters like droughts and floods.
- Abstract（参考訳）: 水資源管理に不可欠なストリームフローは、気象力によって駆動される中間過程を含む複雑な水文システムによって管理されている。
ディープラーニングモデルは、ストリームフロー予測の最先端の結果を達成しているが、エンドツーエンドのシングルタスク学習アプローチは、これらのシステム内の因果関係を捉えるのに失敗することが多い。
これを解決するために階層型条件付きマルチタスク学習(HCMTL)を提案する。
HCMTLは、タスク埋め込みを利用してネットワークモジュールを接続し、柔軟性と表現性を向上し、土壌水やスノーパックを越えて観測されていないプロセスをキャプチャする。
また、Conditional Mini-Batch戦略を導入し、時系列モデリングを改善する。
グローバルデータセット上でHCMTLと5つのベースラインを比較した。
HCMTLの長期にわたる数百の排水流域での優れた性能は、ドメイン固有の因果知識を深層学習に統合することで、予測精度と解釈可能性の両方が向上することを示している。
これは、複雑な水系の理解を深め、干ばつや洪水などの自然災害を緩和するために効率的な水資源管理を支援するために不可欠である。
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