PRO-Net：融合隐马尔可夫模型与图神经网络的时空水质概率预测框架

本文提出了一种新颖的时空水质预测框架PRO-Net（Probabilistic Representation Network），该框架创新性地整合了隐马尔可夫模型（HMM）和图神经网络（GCN），通过双流架构分别学习时序隐状态和空间依赖关系，并动态融合进行预测。实验表明，PRO-Net在中国巢湖流域的真实水质数据集上预测精度和鲁棒性均优于现有先进基线，其基于HMM的可解释动力学与基于图的空建模相结合，显著提升了模型性能与可解释性，为复杂环境下的水质演化提供了宝贵见解。

　　

章节亮点

相关研究

时间序列预测近年来在金融、天气预报、交通流和水质预测等领域受到广泛关注。特别是，水质时间序列具有强烈的时间变异性和...

方法论

水质监测的时空预测任务可定义为时间序列预测和空间建模。我们将首先简要概述我们提出的基于深度学习的模型PRO-Net的总体框架。该框架集成了时间演化和空间依赖性组件，如图1所示。该模型利用隐马尔可夫模型（HMM）来揭示潜在的隐状态转移，并表征水质指标的底层动态。

实验

在本节中，我们将在真实世界数据集上评估所提出模型的性能。我们详细介绍了数据集、基线方法和评估指标。最后，我们展示了对比实验和消融研究的结果，并通过探索时间模式的内在特征进一步解释了模型的底层机制。

可解释性与有效性

鉴于水质数据固有的复杂性以及对精确时空预测的需求，我们探索了多种模型来捕捉所涉及的时间和空间依赖性。具体来说，我们考虑了LSTM、Seq2Seq、GRU、TCN、ST-GCN和DCRNN。它们在分别模拟时间依赖性和空间依赖性方面具有互补优势。TCN擅长捕捉长距离时间依赖性，并提供更稳定、更高效的学习过程。另一方面，...

结论与未来工作

在本研究中，我们提出了一种新颖的用于水质预测的时空预测框架，该框架有效整合了水文系统固有的时间动态和空间依赖性。该模型采用隐马尔可夫模型（HMM）来捕捉水质序列中的隐状态转移和时间演化模式，同时利用图卷积网络（GCN）基于地理邻近性和水文连通性来模拟监测站之间复杂的空间相互作用。