ÁP DỤNG MÔ HÌNH MẠNG THẦN KINH NHÂN TẠO ĐỂ MÔ PHỎNG DÒNG CHẢY THÁNG VÀ SO SÁNH KẾT QUẢ VỚI CÁC MÔ HÌNH TRUYỀN THỐNG KHÁC

Tóm tắt

Mô hình mạng thần kinh nhân tạo (ANN) dùng giải thuật lan truyền ngược (BPA) đã được áp dụng trong nhiều ngành, đặc biệt trong ngành thủy văn và quản lý nguồn nước, để mô phỏng hoặc dự báo tiến trình dòng chảy do mưa, chuỗi lưu lượng và mực nước theo thời gian và các biến thủy văn khác. Gần đây, một số nhà nghiên cứu tập trung so sánh năng lực áp dụng của mô hình ANN với những giải pháp dùng phương pháp lý thuyết hoặc phân tích dữ liệu khác. Nhiều nghiên cứu đã tiến hành so sánh mô hình ANN với mô hình cây M5 để dự báo dòng chảy do mưa, so sánh với mô hình ARMAX để tìm chuỗi dòng chảy, so sánh với mô hình AR và mô hình hồi quy để dự báo và thẩm đoán dòng chảy ngày ở các sông. Kết luận so sánh cho thấy mô hình ANN đạt được kết quả tốt hơn. Vì vậy, để tiếp tục xu hướng nghiên cứu này, bài báo đã thực hiện việc so sánh mô hình ANN với các mô hình Tank, Harmonic và Thomas & Fiering khi áp dụng để mô phỏng dòng chảy tháng ở lưu vực Sông Đồng Nai, Việt Nam. Kết quả cho thấy, mô hình ANN là một phương án chọn lựa tốt nhất nếu có nguồn dữ liệu đầy đủ và thích hợp.