自适应时空融合网络在高频水质预测中的应用

《Journal of Hydrology》：Adaptive spatio-temporal fusion network for high-frequency water quality forecasting

　　

瑞康·季 | 知贤·陈 | 嘉豪·严 | 香琪·白 | 理文涛·张 | 建晨

• •
  针对湖泊流域内96个监测站点的高频水质预测。
• •
  深度学习用于学习空间关联性和时间模式，以实现水质联合预测。
• •
  引入门控模块以整合不同时间尺度，提升短期至周内的预测精度。
• •
  与常见的神经网络基线模型相比，本方法在各个预测时段内的误差更低。
• •
  研究结果有助于实现操作层面的早期预警和水环境管理。