FIDLAR: Forecast-Informed Deep Learning Architecture for Flood Mitigation

📄 arXiv: 2402.13371v2 📥 PDF

作者: Jimeng Shi, Zeda Yin, Arturo Leon, Jayantha Obeysekera, Giri Narasimhan

分类: cs.LG

发布日期: 2024-02-20 (更新: 2025-01-07)

💡 一句话要点

提出FIDLAR以优化洪水管理问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 洪水管理 深度学习 模型预测控制 水资源调度 自然灾害预测

📋 核心要点

  1. 现有的洪水管理方法如基于规则的策略和模型预测控制存在计算复杂度高和效果不稳定的问题。
  2. FIDLAR通过整合洪水管理器和洪水评估器两个神经网络模块，实现了高效的水释放计划生成与评估。
  3. 实验结果显示，FIDLAR在南佛罗里达的洪水易发区测试中，速度比现有物理模型快几个数量级，并且水释放计划更为优化。

📝 摘要（中文）

在沿海河流系统中，频繁的洪水对生命和财产构成严重威胁。通过在极端天气事件前合理释放水，可以减轻甚至防止洪水的发生。传统的“基于规则”的方法依赖于历史经验，常导致水释放过多或不足。本文提出了一种名为FIDLAR的预测信息深度学习架构，旨在实现快速、精准的洪水管理。FIDLAR整合了两个神经网络模块：洪水管理器生成水释放计划，洪水评估器评估这些计划。实验结果表明，FIDLAR在速度和效果上均优于现有物理模型方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决沿海河流系统中洪水管理的效率和准确性问题。现有的基于规则的方法常常导致水释放不当，而模型预测控制则计算复杂，难以实时应用。

核心思路：FIDLAR通过深度学习架构，结合洪水管理器和评估器模块，快速生成和优化水释放计划，以应对极端天气事件。

技术框架：FIDLAR的整体架构包括两个主要模块：洪水管理器负责生成水释放计划，洪水评估器则对这些计划进行评估和反馈。评估器在训练前进行独立预训练，以提供梯度反馈给管理器。

关键创新：FIDLAR的创新在于将深度学习与洪水管理相结合，显著提高了水释放计划的生成速度和准确性，克服了传统方法的局限性。

关键设计：在设计中，评估器的预训练过程确保了其反馈的有效性，管理器则通过优化损失函数来提升水释放计划的质量。网络结构采用了适合时间序列预测的深度学习模型，以处理复杂的洪水数据。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FIDLAR在南佛罗里达的洪水易发区测试中，其速度比现有物理模型快几个数量级，同时在水释放计划的优化上也显著优于基线方法，展示了其在洪水管理中的潜力。

🎯 应用场景

FIDLAR的研究成果可广泛应用于洪水管理、城市水资源调度及防灾减灾等领域。通过提高水释放的精准度和效率，能够有效降低洪水对人类生活和财产的威胁，具有重要的社会和经济价值。未来，FIDLAR还可能扩展到其他自然灾害的预测与管理中。

📄 摘要（原文）

In coastal river systems, frequent floods, often occurring during major storms or king tides, pose a severe threat to lives and property. However, these floods can be mitigated or even prevented by strategically releasing water before extreme weather events with hydraulic structures such as dams, gates, pumps, and reservoirs. A standard approach used by local water management agencies is the "rule-based" method, which specifies predetermined pre-releases of water based on historical and time-tested human experience, but which tends to result in excess or inadequate water release. The model predictive control (MPC), a physics-based model for prediction, is an alternative approach, albeit involving computationally intensive calculations. In this paper, we propose a Forecast Informed Deep Learning Architecture, FIDLAR, to achieve rapid and optimal flood management with precise water pre-releases. FIDLAR seamlessly integrates two neural network modules: one called the Flood Manager, which is responsible for generating water pre-release schedules, and another called the Flood Evaluator, which assesses these generated schedules. The Evaluator module is pre-trained separately, and its gradient-based feedback is used to train the Manager model, ensuring optimal water pre-releases. We have conducted experiments using FIDLAR with data from a flood-prone coastal area in South Florida, particularly susceptible to frequent storms. Results show that FIDLAR is several orders of magnitude faster than currently used physics-based approaches while outperforming baseline methods with improved water pre-release schedules.