TAILIEUCHUNG - So sánh khả năng dự đoán chất lượng nước sông đồng nai bằng mạng nơ ron nhân tạo và lý thuyết xám

Bài viết So sánh khả năng dự đoán chất lượng nước sông đồng nai bằng mạng nơ ron nhân tạo và lý thuyết xám trình bày Ô nhiễm môi trường nước đang gia tăng nhanh chóng và phức tạp trong những năm gần đây. Dự đoán chất lượng nước nhằm cung cấp thông tin nhanh chóng và kịp thời về tình trạng ô nhiễm nguồn nước là rất cần thiết,. . | Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ Số chuyên đề: Môi trường và Biến đổi khí hậu (2017)(1): 120-127 DOI: SO SÁNH KHẢ NĂNG DỰ ĐOÁN CHẤT LƯỢNG NƯỚC SÔNG ĐỒNG NAI BẰNG MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO VÀ LÝ THUYẾT XÁM Nguyễn Hiền Thân1, Chế Đình Lý1 và Phạm Văn Tất2 1 2 Khoa Tài nguyên Môi trường, Đại học Thủ Dầu Một, tỉnh Bình Dương Khoa Khoa học Công nghệ, Đại học Hoa Sen, Thành phố Hồ Chí Minh Thông tin chung: Ngày nhận bài: 28/07/2017 Ngày nhận bài sửa: 09/09/2017 Ngày duyệt đăng: 26/10/2017 Title: Comparison of artificial neural network and grey theory in predicting water quality of Dong Nai River Từ khóa: Chất lượng nước, dự đoán, lý thuyết xám, mạng nơ ron nhân tạo, so sánh Keywords: Artificial neural network, comparing, forecast, grey theory, water quality ABSTRACT Water pollution has been increasing quickly and complexly for recent years. Water quality forecast to provide prompt and timely information on water pollution is very necessary. In this study, the aim of the study was to compare capability of water quality forecast by the multilayer perceptron neural network method and the grey theory method that emphasized rapid predictability and accuracy, contributing to improving the efficiency of water quality forecast. The data were collected from 23 monitoring stations of Dong Nai river from 2010 to 2014 in Dong Nai and Binh Duong Department of Natural Resources and Environment for forecasting the water quality index. The results showed that both methods had good performance of water quality forecast. The water quality index forecasted by the multilayer perceptron neural network model showed higher accuracy (RMSE = , R2 = and P = 0) than that forecasted by the grey theory model (RMSE = , R2 = and P = 0). TÓM TẮT Ô nhiễm môi trường nước đang gia tăng nhanh chóng và phức tạp trong những năm gần đây. Dự đoán chất lượng nước nhằm cung cấp thông tin nhanh chóng và kịp thời về tình trạng ô nhiễm nguồn nước là rất .

• Môi trường
• So sánh khả năng dự đoán
• Dự đoán chất lượng nước
• Chất lượng nước sông
• Sông Đồng Nai
• Mạng nơ ron nhân tạo
• Lý thuyết xám
• Bài giảng Xử lý ảnh
• Xử lý hình thái học
• Lý thuyết tập hợp
• Phép toán hình thái học ảnh xám
• Hình thái học ảnh nhị phân
• kĩ năng kinh doanh
• nghệ thuật lãnh đạo
• bí quyết lãnh đạo
• chiến lược kinh doanh
• kĩ năng quản trị kinh doanh