ỨNG DỤNG MẠNG SVM TRONG MÔ HÌNH HỖN HỢP CHO BÀI TOÁN DỰ BÁO THÔNG SỐ THỜI TIẾT

Tóm tắt

Dự báo thời tiết là bài toán có tính thực tiễn và có ý nghĩa quan trọng đối với
ngành nông nghiệp, công nghiệp và dịch vụ. Đã có nhiều phương pháp đề xuất
để dự báo thông số thời tiết này [3, 7, 8, 10], tuy nhiên các thông số của mô hình
dự báo phụ thuộc vào điều kiện địa lý và sự phát triển kinh tế của khu vực cần dự
báo. Do đó, đối với các khu vực dự báo khác nhau cần phải xác định lại các thông
số của mô hình hoặc đề xuất mô hình mới phù hợp hơn. Bài báo đề xuất sử dụng
mạng SVM (Support Vector Machine) trong mô hình hỗn hợp [2] để dự báo thời
tiết (nhiệt độ lớn nhất và nhỏ nhất) trong ngày. Các số liệu đầu vào là giá trị lớn
nhất, nhỏ nhất của nhiệt độ, độ ẩm, tốc độ gió và giá trị trung bình của lượng
mưa, số giờ nắng ngày trước đó. Đầu vào mô hình được đánh giá và lựa chọn sử
dụng thuật toán khai triển theo giá trị kỳ dị SVD (Singular Value Decomposition).
Chất lượng của giải pháp đề xuất được kiểm nghiệm trên số liệu quan trắc thực tế
(2191 ngày từ 01/01/2010 đến 31/12/2015) ở tỉnh Hải Dương.