Nghiên cứu ứng dụng mạng trạng thái phản hồi để dự báo chất lượng không khí

Tóm tắt

Mạng trạng thái pharn hồi (Echo State Network -ESN) đã được nghiên cứu ứng dụng để xây dựng mô hình dự báo chât lượng không khí tại thành phô Hà Nội với chu kì 07 ngày, dựa trên mối quan hệ phi tuyến giữa nồng độ của chất ô nhiễm cần dự báo và các yếu tố khí tượng. Ba (03) chât ô nhiêm gôm SO2, NO2 và bụi PM₁₀ đã được lựa chọn. Dữ liệu đào tạo và dữ liệu kiểm ừa được trích xuất từ bộ dữ liệu chất lượng không khí của trạm Láng, Hà Nội, từ 2003 đến 2009. Việc dự báo bằng mô hình ESN được so sánh với mô hình MLP (Multilayer Perception). Kết quả cho thấy, trong hầu hết các thực nghiêm, khả năng dự báo của mô hình ESN đều tốt hơn mô hình MLP về mặt giá trị cũng như tính tương quan của xu thế diễn biến nồng độ. Giá trị RMSE trung bình khi dự báo SO2 của ESN và MLP tương ứng là 5,9 ppb và 6,9 ppb. Đối với PM|0, độ chính xác trung bình của ESN đạt 83,8 % với MAE là 53,5 Jig/m³, trong khi đó MLP chi đạt 77,6 % với MAE là 68,2 pg/m³. Với thông số NO2, độ tin cậy của ESN và MLP là tương đương nhau, độ chính xác của cả hai mô hình đều năm trong khoảng từ 60 % đến 72,7 %. Điều này cho thấy, công cụ ESN là một hướng đi mới, triên vọng đê xây dựng mô hình dự báo thống kê chất lượng không khí.