Thông Tin Bài Báo
Xây dựng các mô hình hồi quy hỗ trợ véc tơ dự báo mực nước trạm Cao Lãnh, tỉnh Đồng Tháp
Tác giả: PGS.TS Nguyễn Tiền Giang
Tác giả: Lê Xuân Hòa, Nguyễn Tiền Giang
Tạp chí: TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN
Lĩnh vực nghiên cứu: Phân tích dữ liệu trong tài nguyên và môi trường nước
Bộ môn: Bộ môn Thủy văn và Tài nguyên nước
Năm xuất bản: 2022
Mô tả:
Trong nghiên cứu này, ba dạng hàm kernel: Radial basis function (RBF), tuyến tính (Linear) và Sigmoid được sử dụng trong các mô hình máy học Support Vector Regression (SVR) với ba chuỗi dữ liệu đầu vào là: mực nước cao nhất ngày (HmaxCL); mực nước thấp nhất ngày (HminCL); mực nước trung bình ngày (HtbCL) trong quá khứ để dự báo mực nước tương lai trạm Cao Lãnh, tỉnh Đồng Tháp. Kết quả cho thấy, các hàm nhân trong mô hình đều đưa ra kết quả dự báo với độ chính xác cao thể hiện qua chỉ số NSE 0,95 đối với tất các các dữ liệu đầu vào khác nhau cũng như hàm nhân khác nhau trong mô hình SVR. Trong ba chuỗi dữ liệu đầu vào và các hàm nhân được thử nghiệm thì chuỗi dữ liệu HmaxCL cho sai số là tối ưu nhất. Kết quả nghiên cứu này là tài liệu tham khảo tốt cho việc xây dựng mô hình máy học phục vụ dự báo mực nước tương lai cho trạm thủy văn Cao Lãnh, tỉnh Đồng Tháp.
