XGBoost驱动的水文趋势预测：解释性提升与太湖案例验证

本文主要探讨了一种创新的水文趋势预测方法，即基于机器学习算法，特别是XGBoost算法的应用。传统的水文预测技术，如神经网络，往往面临着结果缺乏可解释性的挑战。为了克服这一问题，研究者提出了一种新的策略，即通过XGBoost算法构建参照期与预见期之间的水文特征相似度映射模型。这个模型能够从历史水文时间序列中找到与当前预见期趋势最匹配的序列，以此来实现更为精准且可理解的水文趋势预测。 XGBoost是一种强大的梯度提升决策树算法，它能够有效地处理高维数据和大规模数据集，这使得它在水文预测任务中展现出优异性能。通过训练模型，研究者能够提取和分析不同时间序列中的关键特征，这些特征可能包括流量、水质、降雨量等多种参数。这种方法强调了从历史数据中发现规律的重要性，而不是仅仅依赖单一的预测模型。 以太湖水文时间序列数据为例，对新提出的预测方法进行了实际验证。结果显示，基于机器学习的多元水文时间序列趋势相似性分析方法在预测准确性、稳定性和可解释性方面均表现出色，能够满足调度人员对水文趋势预测的期望，对于水资源管理和水利工程规划具有重要的实践价值。 此外，该研究还得到了青年人才托举工程和中国水利水电科学研究院基础科研业务费专项的支持，体现了学术界对该领域研究的重视。通信作者王超博士指出，这项工作不仅提升了水文预测的效能，而且为理解和应对气候变化下的水资源管理提供了新的科学依据。 本文的贡献在于提供了一种有效的水文预测工具，通过机器学习技术改进了传统方法，使得水文趋势预测更加可靠和透明，对于推动水资源管理决策科学化具有深远影响。