用于 HEC-RAS 替代预测的知识图增强 Chronos-2

我们研究了将时间序列基础模型与水利工程知识相结合是否可以改善 HEC-RAS 水面高程 (WSE) 的替代预测。我们提出了 KG-Chronos-2，它将冻结的 Chronos-2 预测器与精确状态残差解码、图条件历史检索和输入对齐校正相结合。我们将该方法与持久性、残差 LSTM、项目条件循环 GeoFNO、液压 DCRNN 型模型和冻结 Chronos-2 进行比较。特定任务拟合使用 2008 年模拟。评估涵盖了 2011 年和 2002 年模拟中的 64 个固定 24 小时窗口，在共享几何形状上的 71 个河段的 4,675 个横截面。 KG-Chronos-2 在本机 WSE 单位中实现了事件平衡均方根误差 0.246970。相对于冻结的 Chronos-2，它使 RMSE 降低了 14.13%；相对于液压 DCRNN 型模型，它降低了 29.38%；相对于循环 GeoFNO，它降低了 39.54%。其事件平衡 RMSE 与冻结 Chronos-2 差异的 95% 分层引导区间为 [-0.075177, -0.016317]。 KG-Chronos-2 还实现了六个已完成系统中最低的活动窗口和最终领先 RMSE。这些结果支持将冻结时间预测器与固定基准上的热启动 HEC-RAS 预测知识进行耦合。