Mục đích nghiên cứu mà tác giả muốn hướng đến là thiết kế hệ thống dự báo mưa dựa trên mạng nơron nhân tạo kết hợp với mạng cảm biến không dây. Mạng nơron nhân tạo sẽ xử lý các thông số môi trường được thu thập từ mạng cảm biến để đưa ra dự báo về sự kiện mưa. | Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật Số 65 08 2021 10 Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh ỨNG DỤNG MẠNG NEURON ĐỂ DỰ BÁO MƯA KẾT HỢP MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY APPLYING NEURAL NETWORK FOR RAIN FORECAST WITH WIRELESS SENSOR NETWORK Trần Kim Toại Dương Cao Trọng Nhân Võ Minh Huân Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Việt Nam Ngày toà soạn nhận bài 12 5 2021 ngày phản biện đánh giá 31 5 2021 ngày chấp nhận đăng 28 6 2021. TÓM TẮT Trong thời gian gần đây các thuật toán máy học được ứng dụng rộng rãi cho việc giải quyết các bài toán dự đoán phức tạp trong đó có dự báo thời tiết. Với những ưu điểm vượt trội như tính linh hoạt độ chính xác cao đa dạng về ứng dụng xử lý dữ liệu có tính biến động theo thời gian các thuật toán máy học mang tính khách quan và đáp ứng được nhiều yêu cầu của thực tiễn hơn so với các phương pháp trước đây. Mục đích nghiên cứu mà tác giả muốn hướng đến là thiết kế hệ thống dự báo mưa dựa trên mạng nơron nhân tạo kết hợp với mạng cảm biến không dây. Mạng nơron nhân tạo sẽ xử lý các thông số môi trường được thu thập từ mạng cảm biến để đưa ra dự báo về sự kiện mưa. Mô hình mạng nơron sẽ được xây dựng và lựa chọn các thông số phù hợp bằng các sai số dự đoán. Hiệu suất của hệ thống dự báo thời tiết với mô hình mạng nơron đã xây dựng sẽ được kiểm chứng thông qua quá trình thực nghiệm với lượng dữ liệu được thu thập từ thực tế. Hệ thống có thể cập nhật liên tục các thông số môi trường tại nhiều địa điểm. Cơ sở dữ liệu sẽ luôn được cập nhật liên tục với các thông số được thu thập theo thời gian thực và đa dạng vì dữ liệu sẽ được thu thập tại nhiều địa điểm lắp đặt các nút cảm biến trong một khu vực lớn triển khai mạng cảm biến không dây để tăng thêm độ tin cậy cho kết quả dự báo. Đồng thời cơ sở dữ liệu cũng sẽ dựa trên những thông số được lấy từ các website lưu trữ lịch sử thời tiết làm cơ sở cho tập huấn luyện của mô hình hệ thống. Ngoài ra kết quả dự báo của hệ thống sẽ sự kiện thời tiết sắp tới theo mô hình phân loại mưa hay không mưa thay
