arXiv · cs.AI · Muhammad Talha, Xiaofeng Liu, Yuan Yang, Pang-Ning Tan, A. Pouyan Nejadhashemi · 4 小时前模型评分33
Basin2Vec：面向可扩展水文建模的流域中心嵌入学习框架
Basin2Vec: Learning Basin-Centric Embeddings for Scalable Hydrological Modeling
导读
Basin2Vec 是一个自监督框架，无需观测径流数据，即可从水文气候与地形数据中学习紧凑的流域表示。在多种预测架构下，它的时间泛化平均相对提升最高达 8.3%，在未见流域上的零样本空间迁移中位性能达到最强基线的 3.5 倍。该结果说明以流域为中心的预训练能有效支持可迁移的水文预测，代码已公开。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
应用领域：科学研究
事件类型：研究发布
证据摘录
- “We introduce \textbf{Basin2Vec}, a self-supervised framework that learns compact basin representations from hydroclimatic and physiographic data without observed streamflow.”
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org