NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MẠNG THẦN KINH NHÂN TẠO (ANN) TRONG DỰ BÁO LƯU LƯỢNG NƯỚC ĐẾN HỒ CHỨA CỬA ĐẠT

Tóm tắt

Dự báo lưu lượng nước đến hồ chứa có ý nghĩa rất quan trọng trong việc vận hành an toàn hồ chứa và phân phối nước hợp lý cho các nhu cầu sử dụng nước . Do vậy, đã có nhiều nghiên cứu nâng cao độ tin cậy của việc dự báo lượng nước đến phục vụ cho công tác quản lý, vận hành hồ chứa. Do đó mục tiêu chính của nghiên cứu này là ứng dụng mạng thần kinh nhân tạo truyền thẳng nhiều lớp (ANN) sử dụng thuật toán lan truyền ngược để dự báo lưu lượng nước đến hồ chứa Cửa Đạt trước 3 ngày trên cơ sở phân tích, đánh giá hai kịch bản: (1) Dự báo lưu lượng đến hồ chỉ xét đến yếu tố lưu lượng dòng chảy và (2) xét đến yếu tố lưu lượng dòng chảy và yếu tố lượng mưa. Kết quả cho thấy, khi có xét thêm yếu tố lượng mưa cho độ chính xác cao hơn. Cụ thể, với dữ liệu của trạm Cửa Đạt, sai số quân phương RMSE giảm từ 75.04091 m3/s xuống còn 56.35318 m3/s và chỉ số xác định R² nâng cao từ 0.68 lên 0.72, tương tự với trạm Cẩm Thủy, sai số RMSE cũng giảm xuống và chỉ số xác định R² tăng lên. Kết quả nghiên cứu cung cấp một phương pháp hữu ích trong bài toán dự báo, đặc biệt có ý nghĩa trong công tác quản lý nguồn nước và góp phần quan trọng trong việc xây dựng các phương án quản lý vận hành hồ chứa được chủ động hơn.