生成モデルの等価性問題は、異なる潜在変数の組み合わせが同様の流出予測をもたらすことから生じます。この問題を解決するためには、より洗練された最適化手法を導入し、潜在変数の探索空間を効果的に制約することが重要です。例えば、遺伝的アルゴリズムやベイズ最適化を用いて、潜在変数の最適値を探索する際に、過去の流出データや気候データに基づく情報を活用することで、より精度の高いパラメータ推定が可能になります。また、極端事象の予測精度を向上させるためには、モデルのトレーニングにおいて極端な気象条件や流出パターンを含むデータセットを使用し、モデルがこれらの状況に対しても適切に学習できるようにすることが必要です。さらに、感度分析を通じて、潜在変数が流出予測に与える影響を評価し、モデルの頑健性を高めることも重要です。