Bài viết tiến hành thiết lập một mô hình Long Short-Term Memory Neural Network (LSTM), một dạng đặc biệt của Mạng nơ-ron hồi quy (Recurrent Neural Network - RNN) để dự báo mực nước sông Cấm tại trạm Cửa Cấm, Hải Phòng. | KHOA HỌC CÔNG NGHỆ DỰ BÁO MỰC NƯỚC SÔNG CẤM THÀNH PHỐ HẢI PHÒNG BẰNG MÔ HÌNH MẠNG NƠ-RON LSTM Hồ Việt Hùng Trường Đại học Thủy lợi Tóm tắt Sông Cấm là sông lớn thuộc địa phận Hải Phòng giữ vị trí trọng yếu về kinh tế quốc phòng và văn hóa không chỉ của Hải Phòng mà của miền Bắc nước ta. Gần đây nhiều khu đô thị lớn hiện đại được xây dựng bên bờ sông Cấm. Vì vậy dự báo chính xác mực nước sông Cấm sẽ góp phần quan trọng trong việc phòng chống ngập lụt đảm bảo an toàn đời sống nhân dân và phát triển kinh tế xã hội. Theo đó tác giả bài báo này đã thiết lập một mô hình Long Short-Term Memory Neural Network LSTM một dạng đặc biệt của Mạng nơ-ron hồi quy Recurrent Neural Network - RNN để dự báo mực nước sông Cấm tại trạm Cửa Cấm Hải Phòng. Mô hình dự báo chỉ cần dữ liệu đầu vào là mực nước thực đo tại các trạm thủy văn và hải văn trong khu vực nghiên cứu. Lượng mưa tại các trạm Cao Kênh Kiến An Phù Liễn Cửa Cấm có hệ số tương quan thấp nên các chuỗi số liệu này không được sử dụng cho mô hình. Hệ số Nash Nash Sutcliffe Efficiency Sai số bình phương trung bình Root Mean Squared Error Sai số tuyệt đối trung bình Mean Absolute Error đã được sử dụng để đánh giá sai số trị số dự báo. Kết quả dự báo có độ chính xác cao chất lượng dự báo là đủ độ tin cậy. Do đó có thể áp dụng mô hình này để dự báo mực nước sông Cấm và các sông khác ở Hải Phòng. Từ khóa Mạng nơ-ron hồi quy RNN LSTM dự báo mực nước sông Cấm Hải Phòng. Summary The Cam River is a big river in Hai Phong holding an important position related to economy national defense and culture not only of Hai Phong but also of Northern Vietnam. Recently many large and modern urban centers have been built on the banks of the Cam River. Therefore accurately forecasting the water levels in the Cam River will make an important contribution to flood prevention ensuring the safety of people s lives and socio-economic development. Accordingly the author of this article has set up a Long Short-Term Memory Neural Network LSTM model a .
