Dự báo mực nước tại trạm Khánh An, tỉnh An Giang bằng mô hình học sâu LSTM (Long Short-Term Memory)

Tóm tắt

    Dự báo mực nước là một công cụ quan trọng trong quản lý tài nguyên nước, đặc biệt đối với các vùng chịu ảnh hưởng mạnh của lũ lụt vào mùa mưa và khan hiếm nước vào mùa khô như khu vực Đồng bằng sông Cửu Long. Tại đây, diễn biến mực nước có tính chu kỳ rõ rệt, chịu tác động đồng thời từ chế độ triều và dòng chảy thượng nguồn nên đòi hỏi các phương pháp dự báo có khả năng xử lý dữ liệu chuỗi thời gian phi tuyến và vượt trội hơn so với các phương pháp truyền thống. Nghiên cứu này áp dụng mô hình học sâu LSTM (Long Short-Term Memory) để dự báo mực nước tại trạm Khánh An, tỉnh An Giang, nơi có vị trí quan trắc quan trọng trong hệ thống thủy văn sông Hậu. Hai kịch bản được thiết lập, sử dụng chuỗi dữ liệu đầu vào 24 giờ và 48 giờ để dự báo mực nước 6 giờ tiếp theo và quá trình huấn luyện được thực hiện với các giá trị epochs khác nhau (50, 100, 200, 300). Kết quả cho thấy mô hình đạt hiệu quả tốt nhất với dữ liệu đầu vào 48 giờ và 300 epochs, khi sai số bình phương trung bình trên tập kiểm tra (RMSE) đạt 6,894 và hệ số R² lên đến 0,997. Mô hình mô phỏng tốt các thời điểm cực trị và là công cụ hiệu quả dự báo mực nước theo mùa tại trạm Khánh An. Mô hình có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong cảnh báo lũ và quản lý hạn hán tại các khu vực chịu ảnh hưởng bởi biến đổi khí hậu và biến động dòng chảy như vùng Đồng bằng sông Cửu Long nói chung, tỉnh An Giang nói riêng.