Ứng dụng mạng sai số lan truyền ngược dự báo dòng chảy kiệt trên sông Tả Trạch tỉnh Thừa Thiên Huế

  • Hoàng Nam Bình

    Trường Đại học Giao thông vận tải, Số 3 Cầu Giấy, Hà Nội, Việt Nam
  • Lê Thị Việt Hà

    Trường Đại học Giao thông vận tải, Số 3 Cầu Giấy, Hà Nội, Việt Nam
Email: binhhn@utc.edu.vn
Từ khóa: Mạng neuron nhân tạo, Mạng sai số lan truyền ngược, Dòng chảy kiệt, Lưu vực sông Hương, Dự báo dòng chảy.

Tóm tắt

Dự báo dòng chảy kiệt đóng vai trò quan trọng trong việc điều phối và sử dụng hợp lý nguồn nước. Các mô hình thủy văn có thể dự báo tốt cho dòng chảy trên những lưu vực lớn, chịu chi phối chủ yếu bởi yếu tố mưa và tình hình mặt đệm. Lưu lượng dòng chảy mùa kiệt thường rất nhỏ, chịu chi phối bởi nhiều yếu tố nhưng không có yếu tố nào chiếm ưu thế nên việc dự báo gặp nhiều khó khăn. Bài báo trình bày kết quả ứng dụng mạng neuron nhân tạo (ANN) thuật toán sai số lan truyền ngược (EBN) dự báo lưu lượng dòng chảy mùa kiệt áp dụng cho trạm thủy văn Thượng Nhật trên sông Tả Trạch, tỉnh Thừa Thiên Huế. ANN là hệ thống mạng neuron nhân tạo có cấu trúc gần giống cấu trúc bộ não con người, có thể tìm được mối quan hệ chuỗi đầu vào với đầu ra bằng việc "học" từ những số liệu đã có. Nghiên cứu đã thiết lập mạng EBN gồm 1 lớp neuron đầu vào, 1 lớp neuron đầu ra và 2 lớp ẩn. Lớp đầu vào là chuỗi giá trị mực nước, lưu lượng trung bình thời đoạn trước và lượng mưa thời đoạn sau tương ứng với giá trị lượng mưa dự báo theo thời đoạn. Lớp đầu ra là lưu lượng trung bình thời đoạn dự báo. Các kết quả dự báo hạn ngắn và hạn vừa đều đạt trên 80% số lần dự báo thỏa mãn sai số mục tiêu so với thực đo. Phương án dự báo trước 24 giờ có độ chính xác tốt nhất, tỷ lệ dự báo đúng lên tới 98,4% với dòng chảy trong tháng VII. Dự báo hạn vừa trước 30 ngày cho kết quả thấp nhất với tỷ lệ dự báo đúng đạt 81,3%.

Tài liệu tham khảo

[1]. Nguyễn Văn Tuần và các cộng sự, Dự báo thủy văn, NXB. Đại học Quốc gia, 2001.
[2]. Lê Văn Nghị, Nghiên cứu xây dựng quy trình tạm thời vận hành liên hồ chứa Tả Trạch, Bình Điền, Hương Điền và A Lưới nhằm giảm lũ về mùa mưa và cung cấp nước về mùa kiệt cho hạ du sông Hương, Đề tài KHCN cấp tỉnh Thừa Thiên Huế, 2013.
[3]. Hoàng Nam Bình và các cộng sự, Đánh giá khả năng giảm lũ của hệ thống hồ chứa trên lưu vực sông Hương tỉnh Thừa Thiên Huế, Tạp chí Khoa học Giao thông vận tải, 51 (2016).
[4]. Hồ Ngọc Phú, Nước và vấn đề quản lý tổng hợp lưu vực sông Hương tỉnh Thừa Thiên Huế, Ban Quản lý dự án sông Hương, 2004.
[5]. Nguyễn Thám và các cộng sự, Vai trò của các hồ chứa nước ở thượng nguồn trong việc tính toán khả năng cấp nước ở lưu vực sông Hương, Tạp chí KH Đại học Sư phạm TP. Hồ Chí Minh, 23 (2010).
[6]. Lê Văn Nghị, Ứng dụng các mô hình MIKE mô phỏng dòng chảy lũ hệ thống sông Hương - đầm phá - cửa biển phục vụ phát triển kinh tế xã hội và ổn định các cửa biển Thừa Thiên - Huế - Dự án DANIDA, Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam, 2005.
[7]. Hoàng Nam Bình và các cộng sự, Tính toán phân kỳ lũ trên lưu vực sông Hương tỉnh Thừa Thiên Huế, Tạp chí Biển và Bờ, 1+2 (2015).
[8]. Hoàng Nam Bình và các cộng sự, Tính toán phân cấp lũ trên lưu vực sông Hương tỉnh Thừa Thiên Huế, Tạp chí Khoa học Giao thông vận tải, 47 (2015).
[9]. Nguyễn Hữu Khải, Mô hình toán thủy văn, NXB. Đại học Quốc gia, 2003.
[10]. Hoàng Nam Bình, Thuật toán mạng thần kinh nhân tạo sai số lan truyền ngược và ứng dụng, Tạp chí Khoa học kỹ thuật thủy lợi và môi trường, 7 (2004).
[11]. Bộ Tài nguyên và Môi trường, Kịch bản biến đổi khí hậu và nước biển dân cho Việt Nam, Nhà xuất bản tài nguyên môi trường và bản đồ Việt Nam, 2016.

Tải xuống

Chưa có dữ liệu thống kê
Nhận bài
28/05/2020
Nhận bài sửa
17/08/2020
Chấp nhận đăng
09/09/2020
Xuất bản
28/10/2020
Chuyên mục
Công trình khoa học