論文の概要: HydroFusion-LMF: Semi-Supervised Multi-Network Fusion with Large-Model Adaptation for Long-Term Daily Runoff Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.03744v1
• Date: Sat, 04 Oct 2025 09:09:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 16:52:59.224868
• Title: HydroFusion-LMF: Semi-Supervised Multi-Network Fusion with Large-Model Adaptation for Long-Term Daily Runoff Forecasting
• Title（参考訳）: HydroFusion-LMF: 長期流出予測のための大規模適応型半改良マルチネットワークフュージョン
• Abstract要約: ハイドロフュージョン-LMFは非定常性を低減するためにトレンド-残留分解を行う。 専門的なアウトプットを、水文学的な文脈認識ゲートを通じて融合させ、日々のフェーズで条件付けする。 MSE 1.0128 / MAE 0.5818を10年毎のデータセットで取得する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3915788299794767
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate decade-scale daily runoff forecasting in small watersheds is difficult because signals blend drifting trends, multi-scale seasonal cycles, regime shifts, and sparse extremes. Prior deep models (DLinear, TimesNet, PatchTST, TiDE, Nonstationary Transformer, LSTNet, LSTM) usually target single facets and under-utilize unlabeled spans, limiting regime adaptivity. We propose HydroFusion-LMF, a unified framework that (i) performs a learnable trend-seasonal-residual decomposition to reduce non-stationarity, (ii) routes residuals through a compact heterogeneous expert set (linear refinement, frequency kernel, patch Transformer, recurrent memory, dynamically normalized attention), (iii) fuses expert outputs via a hydrologic context-aware gate conditioned on day-of-year phase, antecedent precipitation, local variance, flood indicators, and static basin attributes, and (iv) augments supervision with a semi-supervised multi-task objective (composite MSE/MAE + extreme emphasis + NSE/KGE, masked reconstruction, multi-scale contrastive alignment, augmentation consistency, variance-filtered pseudo-labeling). Optional adapter / LoRA layers inject a frozen foundation time-series encoder efficiently. On a ~10-year daily dataset HydroFusion-LMF attains MSE 1.0128 / MAE 0.5818, improving the strongest baseline (DLinear) by 10.2% / 10.3% and the mean baseline by 24.6% / 17.1%. We observe simultaneous MSE and MAE reductions relative to baselines. The framework balances interpretability (explicit components, sparse gating) with performance, advancing label-efficient hydrologic forecasting under non-stationarity.
• Abstract（参考訳）: 小流域における正確な10年間の日次流出予測は、信号が漂流傾向、多スケールの季節周期、政権シフト、疎度極端を混在させるため困難である。 従来のディープモデル(DLinear、TimesNet、PatchTST、TiDE、Nonstationary Transformer、LSTNet、LSTM)は、通常は単一のファセットをターゲットとし、ラベルなしスパンを未使用で、構造適応性を制限する。 統合されたフレームワークであるHydroFusion-LMFを提案する。 (i)非定常性を低減するため、学習可能なトレンド・シーズン・残差分解を行う。 (ii) 残留物は、コンパクトな異種専門家セット(線形精錬、周波数カーネル、パッチトランスフォーマー、繰り返しメモリ、動的正規化注意)を通してルートする。 三 生起期、降水、局地変動、洪水指標及び静水池属性を条件とした水文文脈対応ゲートにより、専門家の出力を融合させる。 (4)半教師付きマルチタスク目標(MSE/MAE + 極端な強調+NSE/KGE、マスク付き再構築、マルチスケールコントラストアライメント、拡張整合、分散フィルター付き擬似ラベル)による監視を強化する。 オプションアダプタ/LoRA層は凍結した基本時系列エンコーダを効率的に注入する。 10年間の日次データセットであるHydroFusion-LMFは、MSE 1.0128 / MAE 0.5818に達し、最強のベースライン(DLinear)を10.2%/10.3%改善し、平均ベースラインを24.6%/17.1%改善した。 ベースラインに対するMSEとMAEの同時減少を観察した。 このフレームワークは、解釈可能性(明示的なコンポーネント、スパースゲーティング)と性能のバランスをとり、非定常性の下でラベル効率の高い水理予測を進める。

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