Trong những năm gần đây, việc áp dụng phương pháp Học máy (ML) trong phân tích và nghiên cứu các vấn đề thủy văn, thủy lực ngày càng trở nên phổ biến. Các mô hình số dựa trên thuật toán ML đã được sử dụng rộng rãi để dự báo mực nước sông hoặc lưu lượng dòng chảy. Bài báo này đề xuất một cách tiếp cận mới bằng việc sử dụng một trong những ứng dụng của mô hình học sâu để dự báo mực nước sông, kênh trong các hệ thống thủy lợi. Một mô hình dự báo đã được phát triển dựa trên mạng nơ ron Bộ nhớ gần xa (LSTM) để dự báo mực nước ở thượng lưu Cống Tranh trong hệ thống thủy lợi Bắc Hưng Hải ở Việt Nam. Nghiên cứu này cho thấy, với một lượng dữ liệu khiêm tốn, mô hình mà tác giả đề xuất đã tạo ra kết quả vượt trội. Có thể sử dụng các kết quả này để xây dựng chế độ vận hành cho các cống tưới - tiêu trong hệ thống Bắc Hưng Hải.