Streamflow modelling and forecasting for Canadian watersheds using LSTM networks with attention mechanism
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study investigates the capability of sequence-to-sequence machine learning (ML) architectures in an effort to develop streamflow forecasting tools for Canadian watersheds. Such tools are useful to inform local and region-specific water management and flood forecasting related activities. Two powerful deep-learning variants of the Recurrent Neural Network were investigated, namely the standard and attention-based encoder-decoder long short-term memory (LSTM) models. Both models were forced with past hydro-meteorological states and daily meteorological data with a look-back time window of several days. These models were tested for 10 different watersheds from the Ottawa River watershed, located within the Great Lakes Saint-Lawrence region of Canada, an economic powerhouse of the country. The results of training and testing phases suggest that both models are able to simulate overall hydrograph patterns well when compared to observational records. Between the two models, the attention model significantly outperforms the standard model in all watersheds, suggesting the importance and usefulness of the attention mechanism in ML architectures, not well explored for hydrological applications. The mean performance accuracy of the attention model on unseen data, when assessed in terms of mean Nash–Sutcliffe Efficiency and Kling-Gupta Efficiency is, respectively, found to be 0.985 and 0.954 for these watersheds. Streamflow forecasts with lead times of up to 5 days with the attention model demonstrate overall skillful performance with well above the benchmark accuracy of 70%. The results of the study suggest that the encoder–decoder LSTM, with attention mechanism, is a powerful modelling choice for developing streamflow forecasting systems for Canadian watersheds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».