Ứng dụng mạng Nơ-ron nhân tạo trong tính toán khả năng tháo của đập tràn có sử dụng tường ngực

Tóm tắt

    Việc xác định chính xác khả năng tháo của công trình tháo lũ có vai trò quan trọng trong khai thác, vận hành các dự án thủy lợi, thủy điện. Sự chính xác này ảnh hưởng đến độ an toàn trong vận hành của toàn bộ hệ thống công trình. Bài báo này trình bày ứng dụng mô hình Artificial Neural Networks (ANNs) and Adaptive Network Fuzzy Inference System (ANFIS) trong dự báo khả năng tháo của đập tràn có sử dụng tường ngực. Kết quả của những mô hình này được so sánh với mô hình hồi quy tuyến tính (MLR) và không tuyến tính (NLR) dựa trên kết quả thí nghiệm mô hình thủy lực. Những đại lượng thống kê như sai số quân phương (RMSE), sai số trung bình (AE), độ lệch sai số trung bình () và hệ số tương quan (R) được sử dụng để so sánh kết quả dự báo của những mô hình này. Kết quả tính toán chỉ ra rằng mô hình ANFIS và FFBP dự báo chính xác hơn so với các mô hình FFCC, MLR và NLR với sai số là thấp nhất và hệ số tương quan là cao nhất.