数学与交叉科学研究院邓兴超副教授团队在《Journal of Hydrology》发表关于热核图神经网络新方法的研究成果-天津师范大学


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数学与交叉科学研究院邓兴超副教授团队在《Journal of Hydrology》发表关于热核图神经网络新方法的研究成果
天津师范大学数学与交叉科学研究院邓兴超副教授团队创新性地将热核理论融入图神经网络，构建了一种适用于岩溶水资源模拟与预测的新方法。相关研究成果以“A graph neural network embedded with heat kernel for multistep forecasting spring discharge”为题，发表于
Journal of Hydrology
。
图1：文章模型框架
成果主要亮点包括：一是通过热核构建图权重矩阵，模拟岩溶介质中水流的扩散行为见图1；二是证明二阶热核比一阶热核更能精准刻画含水层的非线性动力学特征；三是模型可实现多步流量预测，并能依据图结构变化解释不同预见期下水文主导机制的转变，显著提升了可解释性。该工作源于本科生创新训练项目，体现了学科交叉的创新潜力。
邓兴超副教授与本科生连佳琦为论文共同第一作者，邓兴超副教授与郝永红教授共同通讯作者为，第一署名单位为天津师范大学。本工作得到水利部京津冀水安全重点实验室开放研究基金（项目编号：IWHR‑JJJ‑202402）、教育部地球系统建模重点实验室（清华大学）开放研究基金以及国家自然科学基金（项目编号：42301501、42577059） 、天津师范大学大学生创新创业训练计划项目（项目编号：202410065301）资助。
论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0022169425022309