CHA-Flood 洪水预测代理框架

Qingyi Yang 等人提出名为 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，通过显式规则约束 LLM 推理。 在 South Yamhill River 盆地实验中，该框架在 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。 经 5 折交叉验证，针对 129 次事件的 Pearson 相关系数分别为 0.62 和 0.84，验证了框架在洪水预测中的有效性。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。