Dự báo mực nước sông Cấm, thành phố Hải Phòng bằng mô hình mạng Nơ-ron LSTM

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.