Nghiên cứu áp dụng ba thuật toán học máy Random Forest Regression (RFR), XGBoost Regression (XGBR), Multilayer Perceptron Regression (MLPR) và một thuật toán học sâu Convolutional Neural Network (CNN) để mô phỏng nồng độ bụi tại khu vực trung tâm Thành phố Hồ Chí Minh. | TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN Bài báo khoa học Mô phỏng nồng độ bụi tại khu vực trung tâm Thành phố Hồ Chí Minh bằng thuật toán học máy và học sâu Nguyễn Phúc Hiếu1 Nguyễn Nhật Dương1 Đỗ Quang Lĩnh1 Đào Nguyên Khôi1 1 Khoa Môi trường Trường ĐH Khoa học tự nhiên ĐHQG-HCM phuchieu50@ 19170139@ dqlinh@ dnkhoi@ Tác giả liên hệ dnkhoi@ Tel. 84 088304379 Ban Biên tập nhận bài 15 3 2024 Ngày phản biện xong 20 3 2024 Ngày đăng bài 25 6 2024 Tóm tắt Nghiên cứu áp dụng ba thuật toán học máy Random Forest Regression RFR XGBoost Regression XGBR Multilayer Perceptron Regression MLPR và một thuật toán học sâu Convolutional Neural Network CNN để mô phỏng nồng độ bụi tại khu vực trung tâm Thành phố Hồ Chí Minh. Bộ dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu là dữ liệu ngày trong giai đoạn từ 2016-2021 bao gồm nồng độ bụi thu thập từ trạm Lãnh Sự Quán Mỹ và sáu thông số khí tượng bao gồm nhiệt độ trung bình hướng gió tốc độ gió độ ẩm số giờ nắng và lượng mưa tại trạm Tân Sơn Hòa. Bộ dữ liệu được chuẩn hóa và phân chia với tỷ lệ 80 20 phục vụ quá trình huấn luyện và kiểm tra các thuật toán. Sau đó sáu kịch bản các thông số đầu vào khác nhau được xây dựng dựa trên kết quả phân tích tương quan riêng phần giữa các thông số khí tượng với nồng độ bụi . Kết quả nghiên cứu cho thấy cả ba thuật toán học máy đều có khả năng mô phỏng tốt nồng độ với giá trị hệ số tương quan r dao động trong khoảng 0 770 đến 0 854 trong đó thuật toán XGBR với sáu thông số khí tượng đầu vào cho hiệu quả mô phỏng tốt nhất với r 0 854 IOA 0 922 và NMB 6 711. Bên cạnh đó kết quả mô phỏng nồng độ thuật toán CNN là chưa đạt với giá trị r nhỏ hơn 0 5 ở tất cả kịch bản mô phỏng. Từ khóa Bụi Học máy Học sâu TP. Hồ Chí Minh. 1. Đặt vấn đề Hiện nay ô nhiễm không khí đã trở thành một trong những vấn đề môi trường có ảnh hưởng lớn đến sức khỏe cộng đồng đặc biệt dưới ảnh hưởng của quá trình đô thị hóa và công nghiệp hóa 1 6
