Tổng quan ứng dụng phương pháp học máy trong dự báo lũ

Tóm tắt

Với tầm quan trọng của việc dự báo và cảnh báo lũ, các nghiên cứu tập trung vào ứng dụng các mô hình học máy vào các bài toán dự báo lũ đang ngày càng được quan tâm. Trong bài báo này, chúng tôi tổng quan lại các bài nghiên cứu gần đây về ứng dụng của học máy trong lĩnh vực về dự báo lũ, dự đoán mực nước, lưu lượng, độ sâu ngập,… cùng với đó là các chỉ số thường dùng để đánh giá độ tin cậy của các mô hình học máy. Các nghiên cứu đã cho thấy, khác với các mô hình toán, mô hình học máy cần ít thông số đầu vào, tốn ít thời gian để mô phỏng và không đòi hỏi nhiều kiến thức về mô phỏng ngập lụt mà vẫn đưa ra kết quả dự đoán có độ chính xác tốt. Bên cạnh đó, nhóm nghiên cứu cũng đã chỉ ra một số hạn chế của việc ứng dụng các mô hình học máy, từ đó đề ra những gợi ý về hướng nghiên cứu cần thực hiện để tối ưu hoá các mô hình học máy trong dự báo lũ