数据集概述
本数据集包含基于概念性水库调度的深度学习框架（CRO-LSTM）的训练与分析代码，以及闽江流域管理局提供的水文、降雨等测试阶段数据，还包括经处理的模型开发数据和计算得到的沙普利值，为水库调度相关的深度学习模型研究提供代码与数据支持。
文件详解
该数据集由多个目录和文件组成，具体说明如下：
- 根目录代码文件:
- Hyperparam_search.py: 超参数搜索相关代码
- Shapley.py: 沙普利值计算相关代码
- MultiTrain.py: 多模型训练相关代码
- 数据目录（data/）文件:
- shap_values.pth: 测试数据集计算得到的沙普利值文件（.pth格式）
- data_list.pth: 模型开发用的打包数据文件（.pth格式）
- data.csv: 处理后的数据集文件（CSV格式），包含TIME、P、Q、R等字段
- hydro_data.csv: 流域水文数据文件（CSV格式），包含安砂、水东等水库的入库/出库流量等字段
- rain_data.csv: 降雨观测数据文件（CSV格式）
- 源码目录（src/）文件:
- model.py: 模型定义相关代码
- utils.py: 工具函数相关代码
数据来源
闽江流域管理局
适用场景
- 水文模型研究: 用于概念性水库调度深度学习模型（CRO-LSTM）的训练与验证
- 水库调度分析: 基于水文、降雨数据探究水库调度策略的优化方向
- 模型可解释性研究: 利用沙普利值分析模型预测结果的特征贡献度
- 深度学习应用: 为水文领域的深度学习模型开发提供代码参考与数据支撑
