Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Ứng dụng mạng Long Short Term Memory (LSTM) để dự báo mực nước tại trạm Quang Phục và Cửa Cấm, Hải Phòng, Việt Nam

Bài viết trình bày các ứng dụng của mô hình bộ nhớ gần xa (Long Short-Term Memory - LSTM) được sử dụng để dự báo mực nước sông mà không cần các số liệu địa hình và dự báo mưa. Dữ liệu cần thiết cho mô phỏng là mực nước theo giờ tại các trạm thủy văn ở thành phố Hải Phòng,. Để nắm nội dung . | BÀI BÁO KHOA H C ỨNG DỤNG MẠNG LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM) ĐỂ DỰ BÁO MỰC NƯỚC TẠI TRẠM QUANG PHỤC VÀ CỬA CẤM, HẢI PHÒNG, VIỆT NAM Lê Xuân Hiền1, 2; Hồ Việt Hùng1 Tóm tắt: Trong bài báo này, mô hình Bộ nhớ gần xa (Long Short-Term Memory - LSTM) được sử dụng để dự báo mực nước sông mà không cần các số liệu địa hình và dự báo mưa. Dữ liệu cần thiết cho mô phỏng là mực nước theo giờ tại các trạm thủy văn ở thành phố Hải Phòng. Mô hình được thiết lập để dự báo mực nước cho trạm Quang Phục và trạm Cửa Cấm trước 5 giờ (dự báo từ 1 giờ đến 5 giờ). Mặc dù mô hình không yêu cầu các dữ liệu về khí hậu, địa hình nhưng kết quả dự báo có độ chính xác cao. Trong trường hợp dự báo mực nước trước 3 giờ, hệ số NSE (hệ số Nash) cho giá trị trên 97,8% và giá trị RMSE (sai số căn quân phương) nhỏ hơn 0,10 m cho cả 2 trạm. Kết quả này cho thấy rằng, mô hình LSTM mà các tác giả đề xuất dự báo chính xác mực nước theo thời gian thực, có thể áp dụng mô hình này để cảnh báo lũ trên các sông của Việt Nam. Từ khóa: Hải Phòng, dự báo mực nước, LSTM, DNN, Quang Phục, Cửa Cấm. 1. MỞ ĐẦU * Diễn biến mực nước sông là một quá trình phức tạp, biến đổi theo không gian và thời gian. Việc dự báo chính xác mực nước là một trong những yêu cầu cấp bách nhằm giảm thiểu các rủi ro do lũ gây ra và có ý nghĩa quan trọng trong việc xây dựng phương án phòng, chống lũ. Các mô hình truyền thống được sử dụng để dự báo ở Việt Nam cũng như trên thế giới là các mô hình số về thủy lực và thủy văn. Các mô hình này yêu cầu một số lượng lớn các dữ liệu đầu vào như: đặc điểm lưu vực, địa hình, dự báo lượng mưa, quan hệ mưa – dòng chảy, quan hệ lưu lượng - mực nước theo thời gian tại một số vị trí. Một trong những giải pháp hiệu quả cho việc dự báo là sử dụng mô hình Mạng thần kinh nhân tạo (Artificial Neural Network – ANN). Trên thế giới các mô hình ANN đã được sử dụng rộng rãi trong dự báo lũ từ những năm 1990 (Sung, J.Y. và các cộng sự, 2017). Cùng với đó, các nhà nghiên cứu đã áp dụng các thuật toán vào mô hình Mạng