Tối ưu hóa mô hình Bộ nhớ ngắn hạn dài hạn (LSTM) bằng phương pháp Bayesian trong dự báo xâm nhập mặn: nghiên cứu tại trạm Đại Ngãi, tỉnh Sóc Trăng, Việt Nam

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Thanh Nguyen Cong, Giang Nguyen Tien, Duc Tran Trung

Ngôn ngữ: Vie

Ký hiệu phân loại: 628.9 Other branches of sanitary and municipal engineering

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học và Công nghệ Biển, 2023

Mô tả vật lý: 223-232

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 455817

Thêm vào giỏ Liên kết toàn văn

Tóm tắt
Chủ đề

Dự báo xâm nhập mặn là vấn đề cần thiết và cũng là thách thức đối với ngành khí tượng thủy văn, đặc biệt là trong biến đổi khí hậu. Việc sử dụng thuật toán học máy (ML) và các kỹ thuật dự báo thông thường đang trở nên phổ biến và mang lại hiệu suất cao. Nghiên cứu này trình bày phương pháp tối ưu hóa mô hình học máy dựa trên thuật toán Bộ nhớ ngắn hạn dài (LSTM) để dự báo độ mặn nhiều bước (tối đa 7 ngày) tại trạm Đại Ngãi, tỉnh Sóc Trăng. Phương pháp tối ưu hóa dựa trên thuật toán Bayesian để tối ưu hóa siêu thông số và tối ưu hóa các yếu tố dự báo đầu vào đã mang lại hiệu quả cao trong việc dự đoán độ mặn với thời gian thực hiện từ 1 ngày đến 7 ngày. Cụ thể, các kết quả dự báo được đánh giá bởi chỉ số R2 và RMSE đều cho kết quả khả quan trên tập dữ liệu thử nghiệm (với thời gian thực hiện từ 1 ngày đến 7 ngày, R2 nằm trong khoảng từ 0,9 đến 0,54 và RMSE nằm trong khoảng từ 0,27 đến 0,53). Nghiên cứu này là tiền đề cho việc cải tiến các mô hình học máy phục vụ dự báo xâm nhập mặn ngắn hạn và dài hạn ở đồng bằng sông Cửu Long và Việt Nam.

Tạo bộ sưu tập với mã QR