Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Khoa Học Tự Nhiên
Môi trường
Dự báo mực nước sông Cần Thơ dựa vào đặc trưng dòng chảy và phương pháp tập hợp mô hình
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Dự báo mực nước sông Cần Thơ dựa vào đặc trưng dòng chảy và phương pháp tập hợp mô hình
Bích Hiền
730
7
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Với mô hình LSTM, mực nước sông có thể được dự báo dựa vào mực nước của các thời điểm trước đó. Tuy nhiên, mực nước sông còn chịu ảnh hưởng bởi độ trễ của dòng chảy giữa các trạm và lượng mưa tại thời điểm thu thập dữ liệu để dự báo. Hệ thống dự báo mực nước dựa trên các phương pháp tập hợp mô hình và đặc trưng dòng chảy được thực nghiệm và đề xuất trong nghiên cứu này. | Kỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XIV về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR TP. HCM ngày 23-24 12 2021 DOI 10.15625 vap.2021.0041 DỰ BÁO MỰC NƯỚC SÔNG CẦN THƠ DỰA VÀO ĐẶC TRƯNG DÒNG CHẢY VÀ PHƯƠNG PHÁP TẬP HỢP MÔ HÌNH Trần Nguyễn Minh Thư1 Nguyễn Duy Khương2 Phạm Xuân Hiền1 Nguyễn Hồng Hải3 1 Khoa CNTT amp TT Trường Đại học Cần Thơ 2 Trường Đại học kỹ Thuật - Công nghệ Cần Thơ 3 Trung tâm Thủy văn sông Cửu Long tnmthu@ctu.edu.vn ndkhuong@ctuet.edu.vn pxhien@ctu.edu.vn ghaikstv@gmail.com TÓM TẮT Với mô hình LSTM mực nước sông có thể được dự báo dựa vào mực nước của các thời điểm trước đó. Tuy nhiên mực nước sông còn chịu ảnh hưởng bởi độ trễ của dòng chảy giữa các trạm và lượng mưa tại thời điểm thu thập dữ liệu để dự báo. Hệ thống dự báo mực nước dựa trên các phương pháp tập hợp mô hình và đặc trưng dòng chảy được thực nghiệm và đề xuất trong nghiên cứu này. Mực nước tại trạm Cần Thơ được dự báo dựa trên thông tin mực nước của các trạm trước đó đặt tại Tân Châu Châu Đốc Vàm Nao và Mỹ Thuận. Dữ liệu mực nước và lượng mưa thu thập hàng giờ trong năm 2012-2015 được dùng để huấn luyện mô hình dữ liệu năm 2016 và 2020 dùng để kiểm tra đánh giá mô hình đề xuất. Dữ liệu mực nước của 72 giờ trước đó của 1 trạm 5 trạm kết hợp độ trễ hay kết hợp thông tin lượng mưa được sử dụng để dự đoán mực nước trạm Cần Thơ cho 1h 12h 24h tiếp theo. Kết quả cho thấy sai số RMSE cho mô hình Stacking dự đoán 12h là 8.2 24h là 8.6 so với mô hình LSTM đã đề xuất trong nghiên cứu trước đó cho lần lượt dự đoán 12h 24h là 9.9 cm và 9.7 cm. Từ khóa Phương pháp tập hợp mô hình dự báo mực nước. I. GIỚI THIỆU Trong những năm gần đây dưới sự tác động của con người nhằm cải tạo thay đổi những quy luật của tự nhiên thì tình trạng hạn hán và ngập lụt tăng cao mực nước sông thay đổi phức tạp và khó đoán. Việc xây dựng một hệ thống dự báo mực nước để có sự chuẩn bị ứng phó các tác động xấu giảm sự thiệt hại về kinh tế và đời sống của người dân là thực sự cần thiết. Các giải thuật
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Dự báo mực nước sông cao nhất, thấp nhất trong ngày sử dụng mô hình hỗn hợp
Giải pháp nhằm đảm bảo lấy nước tưới chủ động cho hệ thống các trạm bơm ở hạ du sông Hồng, Thái Bình trong điều kiện mực nước sông xuống thấp
Ứng dụng mô hình DELFT3D dự báo mực nước cửa sông hạ lưu sông Sài Gòn - Đồng Nai
Dự báo mực nước trên sông Kiến Giang sử dụng phương pháp hồi quy
Dự báo mực nước sông cao nhất, thấp nhất trong ngày 5 sử dụng mô hình hỗn hợp
Dự báo mực nước sông Cấm, thành phố Hải Phòng bằng mô hình mạng nơ-ron LSTM
Dự báo mực nước sông Cần Thơ dựa vào đặc trưng dòng chảy và phương pháp tập hợp mô hình
Dự báo mực nước sông Mekong sử dụng LSTM và dữ liệu quan trắc thượng nguồn
Ứng dụng mô hình mạng trí tuệ nhân tạo (ANN) nghiên cứu dự báo dòng chảy trên sông Nậm Mức
Giáo trình Dự báo thủy văn: Phần 1
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.