Sử dụng công nghệ học máy dự báo dòng chảy đến các hồ chứa khu vực Tây Nguyên thời đoạn 1 tháng

Abstract

Ứng dụng học máy đã mở ra một hướng đi mới đầy hứa hẹn trong lĩnh vực thủy văn, đặc biệt trong việc dự báo dòng chảy đến các hồ chứa tại những khu vực có điều kiện khí hậu và thủy văn phức tạp như Tây Nguyên. Nghiên cứu này đã so sánh hiệu quả của ba mô hình học máy tiên tiến là Random Forest (RF), LSTM và NARX trong việc dự báo dòng chảy đến hai hồ chứa trọng điểm là Srepok 4 và Pleikrong với các thời đoạn thời gian 1 tháng. Qua việc đánh giá khách quan thông qua chỉ tiêu NASH, nghiên cứu nhằm mục tiêu đưa ra những dự báo chính xác và đáng tin cậy, từ đó hỗ trợ tối ưu hóa quá trình vận hành hồ chứa, nâng cao hiệu quả sản xuất thủy điện, đồng thời xây dựng các kịch bản ứng phó linh hoạt trước những biến đổi phức tạp của khí hậu, góp phần quản lý tài nguyên nước một cách bền vững. Kết quả cho thấy mô hình LSTM cho kết quả tốt nhất và phù hợp với dữ liệu của khu vực nghiên cứu. Từ khoá: Hồ Plei Krong, hồ Serepok 4, Random Forest, LSTM, NARX