Integration of Generative-Adversarial-Network-Based Data Compaction and Spatial Attention Transductive Long Short-Term Memory for Improved Rainfall-Runoff Modeling
Ghanati, Bahareh (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament d'Enginyeria de la Informació i de les Comunicacions)
Serra Sagristà, Joan (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament d'Enginyeria de la Informació i de les Comunicacions)

Fecha:	2024
Resumen:	This work presents a novel approach to rainfall-runoff modeling. We incorporate GAN-based data compaction into a spatial-attention-enhanced transductive long short-term memory (TLSTM) network. The GAN component reduces data dimensions while retaining essential features. This compaction enables the TLSTM to capture complex temporal dependencies in rainfall-runoff patterns more effectively. When tested on the CAMELS dataset, the model significantly outperforms benchmark LSTM-based models. For 8-day runoff forecasts, our model achieves an NSE of 0. 536, compared to 0. 326 from the closest competitor. The integration of GAN-based feature extraction with spatial attention mechanisms improves predictive accuracy, particularly for peak-flow events. This method offers a powerful solution for addressing current challenges in water resource management and disaster planning under extreme climate conditions.
Ayudas:	Agencia Estatal de Investigación PID2021-125258OB-I00 Agència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de Recerca 2021/SGR-00643
Derechos:	Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, la comunicació pública de l'obra i la creació d'obres derivades, fins i tot amb finalitats comercials, sempre i quan es reconegui l'autoria de l'obra original.
Lengua:	Anglès
Documento:	Article ; recerca ; Versió publicada
Publicado en:	Remote sensing (Basel), Vol. 16, Issue 20 (October 2024) , art. 3889, ISSN 2072-4292

DOI: 10.3390/rs16203889

18 p, 3.7 MB

El registro aparece en las colecciones:
Artículos > Artículos de investigación
Artículos > Artículos publicados