Dự báo lượng mưa tại một số trạm quan trắc Việt Nam dựa trên lập trình di truyền

Abstract

Trong bài báo này, nghiên cứu trình bày một phương pháp mới để giải quyết bài toán dự đoán lượng mưa là lập trình di truyền (Genetic Programmer - GP). Đây là lần đầu tiên GP được sử dụng trong bối cảnh dự báo lượng mưa ờ một số thành phố tại Việt Nam. Nghiên cứu sẽ so sánh hiệu suất của GP và các thuật toán học máy khác như SVM. MLP. DCT, kNN trên 3 bộ dữ liệu khác nhau của các thành phố tại Việt Nam và báo cáo kết quả. Mục tiêu là để xem liệu GP có khá nâng dự báo tốt hơn so với các phương pháp học máy khác hay không? Các kết quả đều chỉ ra rằng nói chung GP vượt trội đáng kể so với các phương pháp học máy khác, đó là cách tiếp cận chủ đạo trong bài viết.