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第32周：文献阅读

article 2025/2/24 7:13:29

摘要

Abstract

文献阅读

问题引入

研究问题

研究意义

研究方法

集成方法

随机森林（RF）

支持向量机（SVM）

简单循环神经网络（SimpleRNN）

长短期记忆网络（LSTM）

创新点

多模型比较与评估

数据驱动方法的应用

超参数优化与模型改进

研究过程

数据准备

模型选择

性能评估

实验结论

总结

摘要

本周阅读的文献是roundwater levels in the West Coast Aquifer System, South Africa，该文献围绕机器学习和深度学习在南非西海岸含水层系统地下水位预测的应用展开，再文章结构上，先在引言提出研究背景与目的，材料与方法详述研究区域、模型理论、数据处理及模型实现与评估方式，结果展示各项分析结果，讨论深入剖析并对比，结论总结成果与意义。其特点是结合多种模型、依靠实际数据驱动并强调模型可解释性。优势体现为能高精度预测复杂关系、适应复杂水文环境且可实时监测。该研究成果适用于当地水资源管理、灾害预警等场景，因为准确的地下水位预测能助力合理调配水资源、提前防范水患。效果比较显示，相比传统方法，此方法预测更精准。未来可通过优化模型结构、增加关键影响因素等改进，进一步提升预测性能和泛用性。

Abstract

The literature I read this week is' roundwater levels in the West Coast Aquifer System ', South Africa， This literature focuses on the application of machine learning and deep learning in predicting groundwater levels in the aquifer system on the west coast of South Africa. Structurally, the introduction presents the research background and purpose, and the materials and methods describe the research area, model theory, data processing, and model implementation and evaluation methods. The results display various analysis results, discuss in-depth analysis and comparison, and summarize the results and significance. Its characteristic is to combine multiple models, rely on actual data-driven approaches, and emphasize model interpretability. The advantages are reflected in the ability to predict complex relationships with high accuracy, adapt to complex hydrological environments, and enable real-time monitoring. This research result is applicable to local water resource management, disaster warning and other scenarios, as accurate groundwater level prediction can help to allocate water resources reasonably and prevent floods in advance. The comparative results show that compared to traditional methods, this method predicts more accurately. In the future, improvements such as optimizing model structure and adding key influencing factors can be made to further enhance predictive performance and universality.

文献阅读

问题引入

研究问题

该文献中的实验研究主要是评估机器学习和深度学习算法（包括随机森林、支持向量机、简单循环神经网络和长短期记忆网络）在预测南非西海岸含水层系统地下水位变化中的适用性和性能表现。研究的核心问题在于确定这些数据驱动的方法是否能够有效替代或补充传统的数值模型，并在管理含水层补给（MAR）实践中提供更准确的地下水位预测。

研究意义

为地下水位预测提供一种新的数据驱动方法，以应对传统数值模型在劳动强度、数据需求和计算复杂性方面的局限性。通过比较不同机器学习和深度学习算法的性能，研究结果将为水资源管理者提供科学依据，帮助他们更高效地实施管理含水层补给（MAR）策略，优化水资源管理，并提高对气候变化和人类活动影响的适应能力。此外，该研究还填补了南非在应用机器学习和深度学习进行地下水位预测方面的研究空白。

研究方法

集成方法

集成方法是一种机器学习技术，它通过结合多个学习算法来解决单一模型难以解决的问题，从而提高整体模型的性能。有两种方法：：bagging（自举汇聚法）和boosting（提升法）

bagging（自举汇聚法）

bagging，通过在原始数据集上进行多次重采样（通常是有放回抽样）来创建多个训练集，然后分别训练多个模型。所有模型的预测结果通常通过简单平均或多数投票法来合并。

boosting（提升法）

是一种逐步增强模型性能的方法。它开始于对所有训练样本赋予相同的权重，然后迭代地训练模型。在每一次迭代中，错误分类的样本将获得更高的权重，这迫使下一个模型更加关注之前被错误分类的样本。

对比：

Bagging通过减少模型的方差来提高性能，而Boosting则通过同时减少偏差和方差来实现。Bagging中的模型可以并行训练，而Boosting需要顺序训练模型，因为每个模型的训练依赖于前一个模型的结果。

随机森林（RF）

随机森林是一种集成学习的方法，它通过构建多个决策树来进行分类或回归问题。

核心思想：利用多个决策树的预测结果，通过投票或平均的方式来提高整体模型的准确性和鲁棒性。

首先，需要随机在原始数据集中随机选择数据形成子数据集；接着，每个数据都分别进行一次决策树预测，其中的节点分裂也是随机选择一部分的数据特征。

支持向量机（SVM）

支持向量机是一种二分类模型，它的目的就是构造一个“超平面”，并利用“超平面”将不同类别的样本做划分。同时使得样本集中的点到这个分类超平面的最小距离（即分类间隔）最大化。

首先，创造一个“超平面”方程，也就是上图中的线性方程表示；然后，在多维空间中任取一点，计算该点到超平面的距离；最后，根据距离将他们划分到不同的超平面。

简单循环神经网络（SimpleRNN）

循环神经网络是一类具有短期记忆能力的神经网络。在循环神经网络中，神经元不但可以接受其他神经元的信息，也可以接受自身的信息，形成具有环路的网络结构。是一类专门用于处理序列数据的神经网络。

可以看出，RNN的每个时间步的输入都包含两部分，一部分是输入层的当前输入数据、另一部分是隐藏层中前一时刻的隐藏状态。

核心代码

import numpy as np
 
class SimpleRNN:
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        # 初始化网络参数
        self.hidden_size = hidden_size
        self.W_xh = np.random.randn(input_size, hidden_size) * 0.01
        self.W_hh = np.random.randn(hidden_size, hidden_size) * 0.01
        self.W_hy = np.random.randn(hidden_size, output_size) * 0.01
        self.b_h = np.zeros((1, hidden_size))
        self.b_y = np.zeros((1, output_size))
        
        # 用于存储反向传播所需的中间值
        self.hidden_states = []
        self.inputs = []
        
    def forward(self, input_sequence):
        # 初始化隐藏状态
        h = np.zeros((1, self.hidden_size))
        self.hidden_states = [h]
        self.inputs = input_sequence
        outputs = []
        
        # 前向传播
        for x in input_sequence:
            h = np.tanh(np.dot(x, self.W_xh) + 
                       np.dot(h, self.W_hh) + 
                       self.b_h)
            y = np.dot(h, self.W_hy) + self.b_y
            self.hidden_states.append(h)
            outputs.append(y)
            
        return outputs
    
    def backward(self, d_outputs, learning_rate=0.01):
        # 初始化梯度
        dW_xh = np.zeros_like(self.W_xh)
        dW_hh = np.zeros_like(self.W_hh)
        dW_hy = np.zeros_like(self.W_hy)
        db_h = np.zeros_like(self.b_h)
        db_y = np.zeros_like(self.b_y)
        
        # 反向传播
        dh_next = np.zeros((1, self.hidden_size))
        
        for t in reversed(range(len(self.inputs))):
            # 输出层的梯度
            dy = d_outputs[t]
            dW_hy += np.dot(self.hidden_states[t+1].T, dy)
            db_y += dy
            
            # 隐藏层的梯度
            dh = np.dot(dy, self.W_hy.T) + dh_next
            dh_raw = (1 - self.hidden_states[t+1] ** 2) * dh
            
            dW_xh += np.dot(self.inputs[t].T, dh_raw)
            dW_hh += np.dot(self.hidden_states[t].T, dh_raw)
            db_h += dh_raw
            dh_next = np.dot(dh_raw, self.W_hh.T)
            
        # 更新参数
        self.W_xh -= learning_rate * dW_xh
        self.W_hh -= learning_rate * dW_hh
        self.W_hy -= learning_rate * dW_hy
        self.b_h -= learning_rate * db_h
        self.b_y -= learning_rate * db_y

长短期记忆网络（LSTM）

LSTM是一种特殊的RNN，能够学习长的依赖关系。

LSTM的第一步是决定我们要从细胞状态中丢弃什么信息。该决定由被称为“忘记门”的Sigmoid层实现。它查看(前一个输出)和(当前输入)，并为单元格状态(上一个状态)中的每个数字输出0和1之间的数字。1代表完全保留，而0代表彻底删除。

创新点

多模型比较与评估

研究同时评估了四种不同的机器学习和深度学习算法（随机森林、支持向量机、简单循环神经网络和长短期记忆网络），并比较了它们在地下水位预测中的表现。研究不仅关注单一性能指标，而是综合使用了均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）等多种指标来全面评估模型性能，提供了更全面的性能分析。

数据驱动方法的应用

研究采用的数据驱动方法（机器学习和深度学习）能够直接从历史数据中学习地下水位变化的模式，而无需对复杂的物理过程进行详细建模。这种方法在数据稀缺的地区尤其具有优势，因为它减少了对详细地质和水文数据的依赖。

超参数优化与模型改进

研究采用了网格搜索和10折交叉验证来优化模型的超参数，确保模型在训练和测试阶段的性能达到最优。这种优化方法不仅提高了模型的鲁棒性和预测精度，还减少了过拟合和欠拟合的风险。

研究过程

数据准备

该实验研究从南非国家地下水档案（NGA）和HYDSTRA数据库中获取了2000年至2010年的地下水位、降雨量和温度数据，这些数据覆盖了南非西海岸含水层系统的关键区域。为了确保数据的可用性和模型训练的效率，该研究对数据进行了详细的预处理，包括将数据整合为时间序列格式、按时间顺序分割为训练集（2000-2009年，占比80%）和测试集（2010年，占比20%），并对数据进行了标准化处理以消除量纲影响并提高模型的收敛速度。

模型选择

本实验研究选择了随机森林（RF）、支持向量机（SVM）、简单循环神经网络（SimpleRNN）和长短期记忆网络（LSTM）四种模型在预测南非西海岸含水层系统地下水位变化方面的性能。通过比较平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）指标，发现支持向量机（SVM）模型在预测精度上表现最佳，而长短期记忆网络（LSTM）模型表现最差。