DEEP LEARNING: ỨNG DỤNG CHO DỰ BÁO LƯU LƯỢNG NƯỚC ĐẾN HỒ CHỨA HÒA BÌNH

Trương Xuân Nam, Nguyễn Thanh Tùng



DOI: 10.15625/vap.2016.00015

Abstract


Việc dự báo lưu lượng nước về hồ Hoà Bình có vai trò rất quan trọng cho công tác vận hành công trình thủy lợi, thủy điện mục với tiêu phòng lũ cho đồng bằng sông Hồng, góp phần phòng tránh hạn hán và ổn định năng lượng điện cho cả nước. Trong bài báo này, chúng tôi ứng dụng phương pháp Deep learning dự báo lượng nước về hồ Hòa Bình trước 10 ngày. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình dự báo tìm được có chất lượng dự báo vượt trội so với các phương pháp học máy khác như máy véctơ hỗ trợ, rừng ngẫu nhiên, LASSO, cây quyết định, k láng giềng gần nhất; hệ số xác định bội R2 của phương pháp Deep learning đạt tới 92%. Nghiên cứu này cũng mở ra hướng ứng dụng mới cho các bài toán dự báo chuỗi thời gian khi dùng Deep learning, phương pháp này giúp cải thiện độ chính xác của mô hình và có thể ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực kinh tế, xã hội tại Việt Nam.

Keywords


Deep learning, mạng nơron, máy véctơ hỗ trợ, rừng ngẫu nhiên, LASSO, khai phá dữ liệu, học máy



Copyright (c) 2017 PROCEEDING of Publishing House for Science and Technology



PROCEEDING

PUBLISHING HOUSE FOR SCIENCE AND TECHNOLOGY

Website: http://vap.ac.vn

Contact: nxb@vap.ac.vn