农业蓄水池也由AI管理…国立釜庆大学学生开发蓄水率预测模型

国立釜庆大学卫星信息融合工学专业四年级学生 Park Jaeseong 开发出一款能够精确预测我国农业蓄水池在3日后蓄水率的人工智能（AI）模型。

人工智能遥感研究室（指导教授 Lee Yangwon）的学生 Park Jaeseong 通过本次研究，以本科生身份在科学引文索引扩展版（SCIE）收录的国际学术期刊上以第一作者发表论文，取得了成果。

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目前我国农业用蓄水池多达约1.7万个，但大部分并不提供入流量和放流量数据，导致难以精确预测蓄水率。夏季集中强降雨时水位急剧变化会提高洪水灾害风险，而在干旱期农业用水短缺问题反复出现，因此对于蓄水率预测技术的需求持续被提出。

为解决这一问题，教授 Lee Yangwon 与学生 Park Jaeseong 采用了降雨径流水文模型。他们在论文中提出了一种时间序列人工智能集成框架，通过模拟蓄水池入流量和放流量，并将其作为模型输入数据加以利用。

利用这一人工智能集成框架对蓄水池蓄水率进行预测的结果显示，1日后的预测误差（平均绝对误差，MAE）为0.820个百分点，2日后为1.339个百分点，3日后为1.766个百分点，达到了最高水平的准确度。

该框架即使在季节性降雨模式不规则、入流与出流数据不足的蓄水池中，也能够实现高精度预测，可用于支持高效的蓄水池运行管理。

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本次研究以“AI-Based Time-Series Ensemble Approach Coupled with a Hydrological Model for Reservoir Storage Prediction in Korea”为题，近期发表在科学引文索引扩展版（SCIE）收录的国际学术期刊上。

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