arXiv · ML· Qingyi Yang, Siqian Qiu, Bing Li, Xu Shan, Jia Feng, Shunan Zhou, Xudong Zhou, Tiantian Xing, Jiale Guo, Xiaoyi Dong, Gaoyu Liu, Xiaohuan Liu, Haiqing Pu, Qingwen Deng, Xun Zhang, Zhongrun Xiang, Haiyang Qian, Ying Yan, Yongkang Xu, Nuo Lei, Tianlong Jia, Baoying Shan, Carlo De Michele·· 8 小时前AI 评分31
Community HydroAgent：将预报员经验形式化为技能编排的洪水预报工作流
Community HydroAgent: Formalizing Forecaster Expertise into Skill-Orchestrated Flood Forecasting Workflows
AI 导读
作者提出名为 CHA-Flood 的技能编排智能体框架，将大语言模型嵌入模型驱动的洪水预报工作流，以显式规则约束 LLM 推理。 在South Yamhill River盆地实验中，先验判断在14次洪水事件中的10次和11次内，将峰值流量和洪水体积误差控制在 5% 以内；5 折交叉验证129次事件的Pearson相关系数分别为 0.62 和 0.84。
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