ỨNG DỤNG MẠNG NEURAL ĐỂ DỰ ĐOÁN MỰC NƯỚC SÔNG CỬU LONG TẠI CẦN THƠ

Abstract

Đồng bằng sông Cửu Long với hệ thống sông ngòi và kênh rạch chằng chịt nên hiện tượng nước ngập do triều cường thường xuyên xảy ra làm ngập đường giao thông, công trình xây dựng, ruộng vườn,… Vào mùa cạn, triều cường cũng đẩy xâm nhập mặn theo các triền sông vào rất sâu trong đất liền gây ra rất nhiều thiệt hại kinh tế và ảnh hưởng tiêu cực đến đời sống sinh hoạt của nhân dân. Dự báo mực nước trên hệ thống sông Cửu Long là một bài toán cần phải có lời giải để phục vụ nhu cầu phát triển kinh tế trong vùng cũng như giảm mức độ ảnh hưởng của ngập lụt đến sinh hoạt của nhân dân trong vùng. Đề tài sử dụng mạng neural …..(RNN) cho việc dự báo mực nước tại Cần Thơ dựa trên thông tin mực nước của 4 trạm Tân Châu, Châu Đốc, Vàm Nao, Mỹ Thuận. Dữ liệu để huấn luyện mô hình được quan trắc hàng giờ trong 5 năm từ 2012 đến 2016. Đề tài sử dụng mạng LSTM để dự báo mực nước của 6 giờ sau đó dựa vào mực nước của 24 giờ trước. Kết quả thực nghiệm cho thấy giá trị dự báo có sai số tường đối thấp: MAE = 9.932, RMSE = 11.263.