基于Transformer模型的洪水预测研究与分析

时间：2025-05-19 来源：

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论文题目：基于Transformer模型的洪水预测研究与分析

作者姓名：刘浩1，张玲2

作者单位：1.山东黄河河务局山东黄河信息中心 山东 济南 250013；2.菏泽黄河河务局郓城黄河河务局 山东 菏泽 274700

摘要：洪水灾害是全球范围内频发的自然灾害之一，给人民生命财产安全和社会经济发展带来重大影响。准确的洪水预测和及时的提供决策是减少洪水灾害损失的关键。传统的洪水预测方法在面对复杂的气候和水文变化时，常常难以应对高维度、多源数据的处理需求。本文基于Transformer深度学习模型，提出了一种新型的洪水预测方法。通过引入自注意力机制，Transformer模型能够有效处理时间序列数据中的长期依赖关系，并且在洪水预测中表现出更高的准确性，实现了洪水防灾决策的优化。实验结果表明，基于Transformer模型的洪水预测方法在精度和效率上均有显著提升。