TAILIEUCHUNG - Ứng dụng mạng nơ ron hồi quy để xây dựng lại dữ liệu dòng chảy ngày bị thiếu

Mục tiêu của bài viết này là giới thiệu một cách tiếp cận hiệu quả dựa trên mô hình mạng nơ-ron hồi quy để xây dựng lại dữ liệu dòng chảy hàng ngày bị thiếu. Trạm thủy văn Lai Châu được chọn làm trạm mục tiêu cho nghiên cứu điển hình bởi đây là trạm thủy văn nằm ở thượng lưu của lưu vực sông Đà. Kết quả nghiên cứu thể hiện hiệu suất cao của mô hình mạng nơ-ron hồi quy. | Ứng dụng mạng nơ ron hồi quy để xây dựng lại dữ liệu dòng chảy ngày bị thiếu BÀI BÁO KHOA HỌC ỨNG DỤNG MẠNG NƠ-RON HỒI QUY ĐỂ XÂY DỰNG LẠI DỮ LIỆU DÒNG CHẢY NGÀY BỊ THIẾU Lê Xuân Hiền1 Tóm tắt: Lưu lượng sông là một trong những dữ liệu quan trọng nhất trong thủy văn bởi các dữ liệu này có thể được sử dụng cho các phân tích liên quan tới quản lý tài nguyên nước cũng như dự báo dòng chảy lũ. Việc thiếu dữ liệu dòng chảy có thể dẫn tới các phân tích khoa học không đầy đủ. Để có được những thông tin đáng tin cậy và chính xác hơn thì những dữ liệu bị thiếu này phải được lấp đầy. Mục tiêu của bài báo này là giới thiệu một cách tiệp cận hiệu quả dựa trên mô hình mạng nơ-ron hồi quy để xây dựng lại dữ liệu dòng chảy hàng ngày bị thiếu. Trạm thủy văn Lai Châu được chọn làm trạm mục tiêu cho nghiên cứu điển hình bởi đây là trạm thủy văn nằm ở thượng lưu của lưu vực sông Đà. Kết quả nghiên cứu thể hiện hiệu suất cao của mô hình mạng nơ-ron hồi quy. Với kết quả này, mô hình hoàn toàn có thể được áp dụng cho các trạm thủy văn ở thượng nguồn nơi mà thiếu các dữ liệu về dòng chảy. Từ khóa: GRU, RNN, dữ liệu dòng chảy bị thiếu, khôi phục dữ liệu. 1. MỞ ĐẦU* Bài toán ước tính các dữ liệu dòng chảy bị Trong thủy văn, bên cạnh các dữ liệu về lượng thiếu theo thời gian là một bài toán đã được mưa và độ ẩm của đất, các dữ liệu về dòng chảy nghiên cứu từ nhiều thập kỷ trước đây và cho đến trên lưu vực sông đóng một vai trò rất quan trọng. hiện nay, bài toán này vẫn đang là một thách thức Các dữ liệu này có thể được sử dụng cho công tác đáng kể với các nhà khoa học. Một số giải pháp đã quản lý và vận hành tài nguyên nước, dự báo dòng được thực hiện để xây dựng lại các dữ liệu bị chảy hoặc các phân tích liên quan tới biến đổi khí thiếu. Có thể kể đến như, cách tiếp cận dựa trên hậu. Một đặc điểm chung với các bài toán này là các phân tích hồi quy (Tencaliec et al. 2015; yêu cầu một chuỗi dữ liệu đáng tin cậy theo thời Woodhouse et al. 2006)

• Kĩ thuật Viễn thông
• Dữ liệu dòng chảy bị thiếu
• Khôi phục dữ liệu
• Mạng nơ ron hồi quy
• Trạm thủy văn Lai Châu
• Trạm thủy văn ở thượng nguồn