Dự đoán và cảnh báo thông số chất lượng nguồn nước Đồng bằng sông Cửu Long sử dụng thuật toán học sâu = Predicting and warning of water quality parameter of the Mekong delta uses deep learning.

Abstract

Để giải quyết vấn đề này, phương pháp dự đoán và cảnh báo mới dựa trên mạng lưới học sâu LSTM (Long Short-Term Memory) được đề xuất để xác định sự thay đổi các thông số của nguồn nước. Các dữ liệu thu thập được từ cảm biến được đặt tại vị trí cần dự báo và được lưu trữ trước khi được xử lý thích hợp cho hoạt động huấn luyện. Cuối cùng một mô hình dự báo chất lượng nước dựa trên LSTM được xây dựng bằng cách sử dụng dữ liệu có sẵn và thông tin tương quan của nó. Kết quả thử nghiệm cho thấy tính khả dụng của lý thuyết nghiên cứu vào mô hình thực tế, góp phần dự báo làm giảm thiểu tác hại của biến đổi khí hậu trong khu vực.