Luận án nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào dự báo lũ sông Hồng tại Việt Nam
Luận án tiến sĩ nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong dự báo lũ sông Hồng, thích ứng với biến đổi khí hậu và tăng cường an toàn cộng đồng.
Đại học Nông Lâm, Đại học Thái Nguyên
Khoa học môi trường
Luan An
Luận án
Năm xuất bản
Số trang
156
Thời gian đọc
24 phút
Lượt xem
0
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
50 Point
Mục lục chi tiết
Tóm tắt nội dung
I.Dự báo lũ sông Hồng Ứng dụng trí tuệ nhân tạo hiệu quả
Nghiên cứu tập trung vào việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong dự báo lũ sông Hồng. Đây là vấn đề cấp bách, đặc biệt trong bối cảnh biến đổi khí hậu. Các phương pháp dự báo truyền thống đối mặt nhiều hạn chế. Trí tuệ nhân tạo mở ra hướng đi mới, cải thiện độ chính xác, hỗ trợ ra quyết định kịp thời. Mục tiêu nghiên cứu là xây dựng mô hình dự báo lũ tiên tiến. Mô hình này sử dụng các thuật toán học máy, học sâu để phân tích dữ liệu thủy văn phức tạp. Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo giúp nâng cao khả năng phản ứng với lũ lụt. Điều này giảm thiểu thiệt hại về người và tài sản. Nghiên cứu cũng góp phần vào sự phát triển của khoa học môi trường. Các đóng góp mới của luận án liên quan đến việc tối ưu hóa mô hình AI. Đặc biệt là việc sử dụng dữ liệu lớn trong dự báo lũ sông Hồng. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa thực tiễn cao. Nó cung cấp công cụ hỗ trợ cho công tác phòng chống lũ lụt.
1.1. Sự cần thiết và mục tiêu nghiên cứu dự báo lũ
Sông Hồng có vai trò quan trọng, ảnh hưởng trực tiếp đến đời sống hàng triệu người. Lũ lụt trên sông Hồng gây ra nhiều hậu quả nghiêm trọng. Biến đổi khí hậu làm gia tăng tần suất, cường độ các đợt lũ. Nhu cầu dự báo lũ chính xác, kịp thời trở nên cấp thiết. Các hệ thống dự báo hiện tại còn tồn tại bất cập. Chúng cần được cải thiện để đối phó hiệu quả hơn. Mục tiêu của nghiên cứu là phát triển một mô hình dự báo lũ sông Hồng dựa trên trí tuệ nhân tạo. Mô hình này phải có khả năng dự báo lũ với độ chính xác cao. Nó cần tích hợp các công nghệ học máy hiện đại. Nghiên cứu mong muốn cung cấp công cụ hỗ trợ ra quyết định. Nó giúp các nhà quản lý đưa ra giải pháp phòng chống lũ hiệu quả. Việc này bảo vệ cộng đồng, hạ tầng. Đồng thời, nó giảm thiểu tác động tiêu cực của thiên tai.
1.2. Vai trò trí tuệ nhân tạo trong giải quyết thách thức lũ
Trí tuệ nhân tạo mang lại tiềm năng lớn cho lĩnh vực dự báo lũ. Khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu, phát hiện mẫu ẩn là ưu điểm nổi bật của AI. Học máy, học sâu giúp xây dựng các mô hình dự báo lũ phức tạp. Các mô hình này vượt trội so với phương pháp truyền thống. Trí tuệ nhân tạo có thể phân tích các yếu tố thủy văn, khí tượng. Bao gồm lượng mưa, mực nước, lưu lượng. Nó tìm ra mối quan hệ phức tạp giữa chúng. Các mạng nơ-ron nhân tạo có khả năng học từ dữ liệu lịch sử. Từ đó, chúng dự đoán diễn biến lũ trong tương lai. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo giúp tăng cường độ tin cậy của dự báo. Nó cung cấp thông tin sớm, chính xác. Điều này cho phép cơ quan chức năng, cộng đồng chủ động ứng phó với lũ lụt. Nó giảm thiểu rủi ro, thiệt hại do lũ gây ra. Trí tuệ nhân tạo là chìa khóa cho dự báo lũ thông minh.
II.Công nghệ AI học máy Nâng cao độ chính xác dự báo lũ
Nghiên cứu khám phá sâu sắc về việc áp dụng các công nghệ trí tuệ nhân tạo và học máy vào dự báo lũ sông Hồng. Đây là nền tảng cốt lõi của toàn bộ luận án. Sự phát triển của các thuật toán học máy và học sâu đã mở ra kỷ nguyên mới cho thủy văn dự báo. Các mô hình dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo, học sâu có khả năng xử lý dữ liệu phi tuyến tính phức tạp. Chúng có thể nhận diện các quy luật ẩn mà các mô hình thống kê truyền thống khó nắm bắt. Công nghệ AI giúp cải thiện đáng kể độ chính xác của dự báo lũ. Nó vượt qua giới hạn của các phương pháp cổ điển. Điều này đặc biệt quan trọng khi đối mặt với sự bất định của biến đổi khí hậu. Việc tích hợp các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo tiên tiến mang lại cái nhìn sâu sắc. Nó giúp hiểu rõ hơn về động lực của lũ lụt. Đồng thời, nó cung cấp các công cụ dự báo mạnh mẽ hơn.
2.1. Nền tảng lý thuyết trí tuệ nhân tạo cho dự báo lũ
Nền tảng lý thuyết trí tuệ nhân tạo đóng vai trò trung tâm. Nó định hình cách tiếp cận dự báo lũ trong nghiên cứu này. Trí tuệ nhân tạo không chỉ là công cụ. Nó là một triết lý mới trong phân tích dữ liệu thủy văn. Các khái niệm như học máy, mạng nơ-ron nhân tạo, học sâu được trình bày chi tiết. Chúng giải thích cách AI có thể học hỏi từ dữ liệu quá khứ. Từ đó, nó dự đoán các sự kiện lũ lụt trong tương lai. Đặc biệt, nghiên cứu tập trung vào các mô hình có khả năng xử lý chuỗi thời gian. Chuỗi thời gian là dữ liệu mực nước, lượng mưa theo thời gian. Các thuật toán học máy như Support Vector Machine (SVM), Random Forest được đề cập. Các thuật toán học sâu như Long Short-Term Memory (LSTM), Convolutional Neural Network (CNN) cũng được khám phá. Những kỹ thuật này giúp mô hình dự báo lũ nắm bắt các mẫu phức tạp. Nó cải thiện độ tin cậy của kết quả dự báo. Việc hiểu rõ lý thuyết là chìa khóa để triển khai mô hình hiệu quả.
2.2. Các thuật toán học máy và học sâu ứng dụng vào thủy văn
Nghiên cứu đi sâu vào các thuật toán học máy và học sâu cụ thể. Chúng được ứng dụng để dự báo lũ sông Hồng. Các thuật toán học máy như Cây quyết định (Decision Tree), Rừng ngẫu nhiên (Random Forest) được xem xét. Chúng có khả năng xử lý dữ liệu đa chiều, xác định mối quan hệ phi tuyến. Trong lĩnh vực học sâu, mạng nơ-ron nhân tạo đặc biệt là các kiến trúc như LSTM và GRU được ưu tiên. Chúng phù hợp cho dữ liệu chuỗi thời gian trong thủy văn. Những mô hình học sâu này có thể ghi nhớ thông tin dài hạn. Điều này rất quan trọng để dự đoán diễn biến lũ. Chúng giúp nắm bắt sự phụ thuộc giữa các điểm dữ liệu theo thời gian. Ứng dụng các thuật toán học máy này mang lại độ chính xác cao hơn. Chúng giúp mô hình dự báo lũ hoạt động hiệu quả trong điều kiện thực tế. Sự kết hợp của nhiều thuật toán học máy tạo ra một mô hình dự báo lũ mạnh mẽ.
III.Xây dựng cơ sở dữ liệu Chuẩn bị mô hình dự báo lũ sông Hồng
Việc xây dựng cơ sở dữ liệu chất lượng là nền tảng cho mọi mô hình dự báo lũ bằng trí tuệ nhân tạo. Nghiên cứu này đặc biệt chú trọng khâu thu thập, xử lý, và chuẩn hóa dữ liệu. Dữ liệu thủy văn từ sông Hồng là yếu tố đầu vào quan trọng. Chúng bao gồm mực nước, lưu lượng, lượng mưa tại các trạm quan trắc. Chất lượng dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của mô hình học máy. Một cơ sở dữ liệu được chuẩn hóa tốt giúp mô hình học sâu hoạt động ổn định. Nó cải thiện khả năng tổng quát hóa của mô hình. Quá trình này đòi hỏi sự tỉ mỉ, áp dụng các kỹ thuật xử lý dữ liệu tiên tiến. Mục tiêu là tạo ra một tập dữ liệu sạch, đầy đủ, phù hợp cho việc huấn luyện và kiểm định mô hình dự báo lũ. Sự chuẩn bị kỹ lưỡng này đảm bảo tính đáng tin cậy của kết quả nghiên cứu. Nó giúp mô hình dự báo lũ sông Hồng đạt độ chính xác tối ưu.
3.1. Thu thập và xử lý dữ liệu thủy văn sông Hồng
Dữ liệu thủy văn của sông Hồng được thu thập từ nhiều nguồn. Nguồn chính là các trạm thủy văn Sông Hồng, đặc biệt là trạm Sơn Tây. Dữ liệu bao gồm mực nước, lưu lượng nước, lượng mưa hàng ngày, hàng giờ. Ngoài ra, dữ liệu khí tượng liên quan như nhiệt độ, độ ẩm cũng được xem xét. Toàn bộ quá trình thu thập dữ liệu được thực hiện cẩn thận. Mục tiêu là đảm bảo tính đầy đủ và chính xác. Sau khi thu thập, dữ liệu trải qua quá trình xử lý nghiêm ngặt. Các bước xử lý bao gồm loại bỏ dữ liệu ngoại lai, lấp đầy giá trị thiếu. Dữ liệu cũng được kiểm tra tính nhất quán. Các phương pháp thống kê và kỹ thuật xử lý tín hiệu được áp dụng. Chúng giúp làm sạch và làm mịn dữ liệu. Điều này đảm bảo dữ liệu sẵn sàng cho các thuật toán học máy. Việc xử lý dữ liệu hiệu quả giúp tăng cường chất lượng đầu vào. Nó cải thiện hiệu suất của mô hình dự báo lũ.
3.2. Chuẩn hóa dữ liệu cho huấn luyện mô hình trí tuệ nhân tạo
Chuẩn hóa dữ liệu là bước thiết yếu trước khi huấn luyện mô hình trí tuệ nhân tạo. Các thuật toán học máy thường nhạy cảm với thang đo của dữ liệu. Nếu không chuẩn hóa, các thuộc tính có giá trị lớn hơn có thể chi phối. Chúng làm ảnh hưởng đến quá trình học của mô hình. Nghiên cứu áp dụng các phương pháp chuẩn hóa như MinMaxScaler hoặc StandardScaler. Các phương pháp này đưa dữ liệu về cùng một phạm vi giá trị. Điều này giúp các mạng nơ-ron nhân tạo học hiệu quả hơn. Nó cũng tăng tốc độ hội tụ của mô hình. Dữ liệu được chia thành tập huấn luyện, tập kiểm định, và tập validation. Tỷ lệ phân chia được tính toán kỹ lưỡng. Điều này đảm bảo mô hình học được các đặc trưng chung. Nó tránh tình trạng overfitting. Quá trình chuẩn hóa dữ liệu tối ưu hóa hiệu suất của mô hình dự báo lũ. Nó giúp mô hình trí tuệ nhân tạo hoạt động ổn định, chính xác.
IV.Kết quả triển khai mô hình Đánh giá dự báo lũ bằng trí tuệ nhân tạo
Phần này trình bày chi tiết kết quả huấn luyện và đánh giá các mô hình dự báo lũ sông Hồng sử dụng trí tuệ nhân tạo. Sau khi chuẩn bị dữ liệu kỹ lưỡng, các mô hình học máy và học sâu được triển khai. Chúng được huấn luyện trên tập dữ liệu đã chuẩn hóa. Quá trình huấn luyện bao gồm việc điều chỉnh các tham số của mô hình. Mục tiêu là tối ưu hóa hiệu suất dự báo. Các kết quả được phân tích và so sánh. Chúng đánh giá khả năng dự báo lũ trong ngắn hạn và trung hạn. Các chỉ số đánh giá độ tin cậy được sử dụng. Chúng giúp lượng hóa độ chính xác của mô hình. Mục tiêu là xác định mức độ phù hợp của mô hình trí tuệ nhân tạo. Mô hình được ứng dụng vào công tác dự báo lũ lụt thực tế. Nghiên cứu cũng thảo luận về ưu nhược điểm của các phương pháp. Từ đó, nó đưa ra khuyến nghị cho các ứng dụng tương lai. Kết quả khẳng định tiềm năng của trí tuệ nhân tạo trong dự báo lũ sông Hồng.
4.1. Huấn luyện và kiểm định mô hình dự báo lũ sông Hồng
Các mô hình dự báo lũ dựa trên trí tuệ nhân tạo đã được huấn luyện. Tập dữ liệu chuẩn hóa của sông Hồng được sử dụng. Quá trình huấn luyện diễn ra trên các thuật toán học máy và học sâu. Bao gồm mạng nơ-ron nhân tạo (ví dụ: LSTM). Các mô hình này học cách nhận diện mối quan hệ phức tạp. Chúng học giữa các yếu tố thủy văn và diễn biến lũ. Sau khi huấn luyện, mô hình được kiểm định nghiêm ngặt. Tập dữ liệu kiểm định độc lập được sử dụng. Điều này giúp đánh giá khả năng tổng quát hóa của mô hình. Các chỉ số đánh giá hiệu suất như RMSE (Root Mean Squared Error), MAE (Mean Absolute Error), R-squared (hệ số xác định) được tính toán. Những chỉ số này cho biết độ lệch giữa giá trị dự báo và giá trị thực tế. Kết quả huấn luyện cho thấy mô hình có khả năng học tốt. Kiểm định xác nhận độ chính xác cao. Đặc biệt là trong dự báo lũ ngắn hạn. Điều này chứng tỏ tính ứng dụng của trí tuệ nhân tạo.
4.2. Phân tích độ tin cậy của mô hình trí tuệ nhân tạo
Độ tin cậy của mô hình dự báo lũ bằng trí tuệ nhân tạo được phân tích chi tiết. Nghiên cứu xây dựng các hàm giá trị và chỉ số đánh giá chuyên biệt. Mục đích là để đo lường độ chính xác dự báo. Đặc biệt, kết quả dự báo lũ tại trạm thủy văn Sơn Tây được đánh giá. Nó đại diện cho đoạn sông Hồng chảy qua Hà Nội. Các kịch bản dự báo ngắn hạn (ví dụ: 1-3 ngày) và trung hạn (ví dụ: 5 ngày) được thử nghiệm. So sánh giữa mực nước thực tế và mực nước dự báo được thực hiện. Phân tích này chỉ ra ưu điểm của mô hình trí tuệ nhân tạo. Nó có khả năng dự đoán lũ với sai số thấp. Điều này đặc biệt quan trọng trong các tình huống lũ cấp bách. Mặc dù có những hạn chế nhất định, độ tin cậy của mô hình được đánh giá cao. Mô hình trí tuệ nhân tạo này cung cấp thông tin đáng giá. Nó hỗ trợ công tác quản lý rủi ro lũ lụt một cách hiệu quả.
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (156 trang)Trích đoạn nội dung luận án
Tải xuống để đọc toàn bộĐ¾I HàC THÁI NGUYÊN TR¯âNG Đ¾I HàC NÔNG LÂM HOÀNG QUÝ NHÂN NGHIÊN CĄU ĄNG DĀNG TRÍ TUä NHÂN T¾O VÀO Dþ BÁO Li SÔNG HàNG TRONG BÞI CÀNH BI¾N ĐâI KHÍ HÀU LUÀN ÁN TI¾N S) KHOA HàC MÔI TR¯âNG THÁI NGUYÊN - 2024 Đ¾I HàC THÁI NGUYÊN TR¯âNG Đ¾I HàC NÔNG LÂM HOÀNG QUÝ NHÂN NGHIÊN CĄU ĄNG DĀNG TRÍ TUä NHÂN T¾O VÀO Dþ BÁO Li SÔNG HàNG TRONG BÞI CÀNH BI¾N ĐâI KHÍ HÀU Ngành: Khoa hác môi tr°ãng Mã sß: 9.01 LUÀN ÁN TI¾N S) KHOA HàC MÔI TR¯âNG Ng°ãi h°áng d¿n khoa hác: 1. NGUYâN XUÂN HOÀI 2. Đä THÞ LAN THÁI NGUYÊN - 2024 i LâI CAM ĐOAN Tác giÁ xin cam đoan đây là công trình nghiên cāu cÿa tác giÁ, các kÁt quÁ trong nghiên cāu cÿa Lu¿n án là trung thực và ch°a từng đ°ÿc công bá trong bÃt kỳ công trình nào khác. Việc tham khÁo các nguồn tài liệu (nÁu có) đã đ°ÿc trích dẫn theo đúng quy đßnh.
Tác giÁ LuÁn án HOÀNG QUÝ NHÂN ii LâI CÀM ¡N Sau một thái gian dài nghiên cāu, Lu¿n án đ°ÿc hoàn thành d°ßi sự h°ßng dẫn t¿n tình cÿa PGS.TS Nguyễn Xuân Hoài và PGS.TS Đỗ Thß Lan. Tác giÁ xin bày tß lòng biÁt ¢n sâu sÁc tßi các Thầy, Cô đã h°ßng dẫn và chỉ bÁo t¿n tình trong suát quá trình nghiên cāu đá tác giÁ hoàn thành Lu¿n án này. Tác giÁ xin chân thành cÁm ¢n các đ¢n vß, cá nhân đã góp ý cho tác giÁ trong suát quá trình nghiên cāu. Xin cÁm ¢n tác giÁ cÿa các công trình nghiên cāu có liên quan đã cung cÃp nguồn t° liệu và nhāng kiÁn thāc quý báu đá tác giÁ sÿ dāng tham khÁo trong quá trình nghiên cāu và trích dẫn trong Lu¿n án này.
Tác giÁ xin chân thành cÁm ¢n Phòng Đào T¿o, Khoa hác và Hÿp tác quác tÁ, Tổng cāc Khí t°ÿng Thÿy văn Quác gia, Trung tâm thông tin và dā liệu khí t°ÿng thÿy văn, Viện Trí tuệ nhân t¿o, tr¿m Thÿy văn S¢n Tây, Viện Tài Nguyên và BiÁn đổi khí h¿u, cùng toàn thá các Thầy, Cô giáo; b¿n bè; đồng nghiệp; c¢ quan và gia đình đã t¿o mái đißu kiện, chia sẻ nhāng khó khăn, tham gia đóng góp ý kiÁn và giúp đỡ nghiên cāu sinh trong suát quá trình hác t¿p và hoàn thành Lu¿n án này. Tác giÁ LuÁn án HOÀNG QUÝ NHÂN iii MĀC LĀC LàI CAM ĐOAN. iii DANH MĀC CHĀ VIÀT TÀT. vii DANH MĀC CÁC BÀNG.
viii DANH MĀC CÁC HÌNH. Sự cần thiÁt. Māc tiêu cÿa Lu¿n án. Ý nghĩa cÿa Lu¿n án.
Nhāng đóng góp mßi cÿa Lu¿n án. 6 Ch°¢ng 1: TâNG QUAN CÁC VÄN ĐË NGHIÊN CĄU. Các kÁt quÁ nghiên cāu tổng quan lũ sông trong bái cÁnh biÁn đổi khí h¿u. Lũ sông, c¢ sã khoa hác và nguyên nhân hình thành lũ.
Lÿi ích và h¿u quÁ cÿa lũ sông. Ành h°ãng cÿa biÁn đổi khí h¿u đÁn lũ sông. BiÁn đổi khí h¿u. Ành h°ãng cÿa biÁn đổi khí h¿u đÁn lũ sông.
Các nghiên cāu vß dự báo lũ sông. Dự báo lũ sông trên thÁ gißi. Dự báo lũ sông ã Việt Nam. Một sá bÃt c¿p trong dự báo lũ Sông Hồng ã Việt Nam.
Các nghiên cāu Trí tuệ nhân t¿o và lßch sÿ āng dāng. Trí tuệ nhân t¿o và dā liệu lßn. Lßch sÿ āng dāng Trí tuệ nhân t¿o vào cuộc sáng và khoa hác. Āng dāng Trí tuệ nhân t¿o vào khoa hác môi tr°áng và dự báo lũ lāt.
Bài toán mô hình Trí tuệ nhân t¿o trong dự báo lũ sông. C¢ sã dā liệu cho mô hình dự báo lũ bằng Trí tuệ nhân t¿o. Ngôn Ngā l¿p trình Python. Mô hình dự báo lũ sông bằng Trí tuệ nhân t¿o và đß xuÃt mô hình cây ra quyÁt đßnh.
45 TIàU KÀT CH¯¡NG 1. 47 Ch°¢ng 2: ĐỐI TƯỢNG, NÞI DUNG, PHƯƠNG PHCP NGHIÊN CĀU. Đái t°ÿng và ph¿m vi nghiên cāu. Ph¿m vi nghiên cāu.
Thái gian và đßa điám. Nội dung nghiên cāu. Ph°¢ng pháp nghiên cāu. Ph°¢ng pháp nghiên cāu kÁ thừa và tháng kê tài liệu thā cÃp.
Ph°¢ng pháp chuyên gia. Ph°¢ng pháp so sánh và đánh giá lựa chán. Ph°¢ng pháp xÿ lý và giÁi đoán Ánh bằng hệ tháng thông tin đßa lý. Ph°¢ng pháp mô hình hóa thực nghiệm bằng Trí tuệ nhân t¿o.
Ph°¢ng pháp ra quyÁt đßnh tháng kê bằng mô hình hóa, Trí tuệ nhân t¿o trong quá trình dự báo lũ sông. Các thành phần và cÃu trúc tham gia mô hình dự báo. Ph°¢ng pháp so sánh và đánh giá tổng hÿp. 68 TIàU KÀT CH¯¡NG 2.
70 Ch°¢ng 3: K¾T QUÀ NGHIÊN CĄU VÀ THÀO LUÀN. Đặc điám mực n°ßc và lũ Sông Hồng đo¿n chÁy qua đo¿n thÿ đô Hà Nội. Đặc điám và vß trí đßa lý Sông Hồng đo¿n chÁy qua đo¿n thÿ đô Hà Nội. Đặc điám biÁn đổi khí h¿u, khí t°ÿng và l°ÿng m°a tác động t¿i tr¿m Thÿy văn S¢n Tây.
Đánh giá các yÁu tá Ánh h°ãng tßi mực n°ßc và lũ Sông Hồng đo¿n chÁy qua đo¿n tr¿m Thÿy văn S¢n Tây. Phân tích đặc điám quan trÁc mực n°ßc Sông Hồng đo¿n chÁy qua tr¿m Thÿy văn S¢n Tây. Phân tích tính chÃt lũ Sông Hồng đo¿n chÁy qua tr¿m Thÿy văn S¢n Tây. KÁt quÁ xây dựng c¢ sã dā liệu chuẩn hóa cho dự báo lũ Sông Hồng t¿i tr¿m Thÿy văn S¢n Tây.
KÁt quÁ xây dựng c¢ sã dā liệu huÃn luyện. Đánh giá so sánh c¢ sã dā liệu mực n°ßc thực tÁ và c¢ sã dā liệu mực n°ßc sau xÿ lý Trí tuệ nhân t¿o. KÁt quÁ huÃn luyện mô hình dự báo lũ sông vßi c¢ sã dā liệu chuẩn hóa. KÁt quÁ huÃn luyện mô hình dự báo vßi c¢ sã dā liệu chuẩn hóa trong giai đo¿n ngÁn h¿n.
KÁt quÁ huÃn luyện mô hình dự báo vßi dā liệu chuẩn hóa trong giai đo¿n trung h¿n 5 ngày. Đánh giá độ tin c¿y cÿa mô hình dự báo lũ sông bằng Trí tuệ nhân t¿o 115 3. Xây dựng các hàm giá trß và chỉ sá đánh giá độ tin c¿y. KÁt quÁ xác đßnh độ tin c¿y và dự đoán lũ t¿i tr¿m Thÿy văn S¢n Tây…….
Đánh giá so sánh °u nh°ÿc điám cÿa mô hình Trí tuệ nhân t¿o vßi một sá kÁt quÁ thực tiễn. ¯u điám cÿa Trí tuệ nhân t¿o vào āng dāng trong dự báo lũ sông. H¿n chÁ cÿa Trí tuệ nhân t¿o vào āng dāng trong dự báo lũ sông. Mô hình Hệ tháng cây ra quyÁt đßnh cÁnh báo lũ dựa trên mô hình Trí tuệ nhân t¿o.
KÁ ho¿ch, tổ chāc và āng dāng Trí tuệ nhân t¿o vào quÁn lý tài nguyên n°ßc. Một sá giÁi pháp āng dāng Trí tuệ nhân t¿o trong khoa hác môi tr°áng và dự báo lũ. 124 TIàU KÀT CH¯¡NG 3. 128 K¾T LUÀN VÀ KI¾N NGHÞ.
130 DANH MĀC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HàC CÓ LIÊN QUAN. 131 DANH MĀC TÀI LIäU THAM KHÀO. 132 vii DANH MĀC CHĀ VI¾T TÂT AI Trí tuệ Nhân t¿o - Artificial Intelligence ATNĐ Áp thÃp nhiệt đßi BĐKH BiÁn Đổi Khí H¿u CNTT Công nghệ thông tin CSDL C¢ sã dā liệu ĐBCLS Đồng bằng Sông Cÿu Long ĐDSH Đa d¿ng sinh hác ĐTH Đô thß hóa Gross Domestic Product hay Tổng sÁn phẩm GDP trong n°ßc. Hệ tháng thông tin đ¿i lý GIS (Geographic Information Systems) KHMT Khoa hác Môi tr°áng KKL Không khí l¿nh KTTV Khí t°ÿng thÿy văn Thu¿t toán AI - Bộ nhß dài - ngÁn h¿n LSTM (Long - short term memory) NĐ-CP Nghß đßnh - Chính phÿ NN&PTNT Nông nghiệp và Phát trián nông thôn Thu¿t toán AI m¿ng hồi quy RNN RNN (Recurrent Neural Network) TCKTTVQG Tổng cāc Khí t°ÿng thÿy văn Quác gia WOS Danh māc t¿p chí khoa hác uy tín viii DANH MĀC CÁC BÀNG BÁng 1.
Tháng kê thiệt h¿i vß kinh tÁ do lũ lāt giai đo¿n 2010-2019. Danh sách tr¿m thÿy văn th°ÿng l°u trên Sông Hồng. Nhiệt độ trung bình khu vực Thành phá S¢n Tây, Hà Nội. Tổng l°ÿng m°a trung bình qua các năm giai đo¿n 2011-2020.
Tháng kê các đÿt lũ đặc biệt lßn trên hệ tháng Sông Hồng qua tr¿m Thÿy văn S¢n Tây. KÁt quÁ độ tin c¿y RNN-AI. KÁt quÁ độ tin c¿y LSTM-AI. 118 ix DANH MĀC CÁC HÌNH Hình 2.
Quy trình đánh giá các nhóm nhân tá Khí t°ÿng thÿy văn Ánh h°ãng tßi dự báo lũ sông. Dā liệu mực n°ßc thực tÁ Sông Hồng t¿i tr¿m Thÿy văn S¢n Tây. Quy trình xÿ lý dā liệu thô t¿o c¢ sã dā liệu huÃn luyện dự báo lũ. S¢ đồ quá trình huÃn luyện dự báo mực n°ßc sông.
Mô hình m¿ng Neural hồi quy RNN-AI. Mô đun lặp 4 tầng cÿa m¿ng LSTM-AI. Theo mô hình cây ra quyÁt đßnh cho phòng lũ Sông Hồng. BÁn đồ l°u vực Sông Hồng (thuộc Việt Nam).
Vß trí tr¿m Thÿy văn S¢n Tây (74162) – Sá 6. Hình Ánh vệ tinh GIS chi tiÁt hÿp l°u ba sông chính trên Sông Hồng đÁn thÿ đô Hà Nội. Chi tiÁt mặt cÁt đo¿n Sông Hồng chÁy từ tr¿m S¢n Tây đÁn tr¿m Hà Nội (Chân cầu Long Biên). Các giá trß trung bình nhiệt độ các tháng trong giai đo¿n 2011- 2021, (a) (b) (c)(d) (e) (f) (g) (h) (i) (j).
BiÁn động nhiệt độ trung bình các năm giai đo¿n 2011-2020. L°ÿng m°a trung bình t¿i tr¿m Thÿy văn S¢n Tây giai đo¿n 2011-2020. Tổng hÿp l°ÿng m°a trung bình qua các năm giai đo¿n 2011-2020. GDP tăng tr°ãng khu vực thÿ đô giai đo¿n 2011-2020.
Quá trình đô thß hóa khu vực Hà Nội giai đo¿n 2011-2020. Giá trß mực n°ßc đo thực tÁ t¿i 03 tr¿m khí t°ÿng Thÿy văn Việt Trì, S¢n Tây, Long Biên - Hà Nội. Trực quan hóa giá trß mực n°ßc thực tÁ đo bằng Matplot.AI x tr¿m Thÿy văn S¢n Tây. Phân tích và giÁi đoán Ánh viễn thám từ năm 2011 (a),.
S¢ đồ hệ tháng hồ chāa lßn tr°ßc tr¿m Thÿy văn S¢n Tây. Tháng kê sá điám quan trÁc theo năm từ 2011-2020. Tháng kê dā liệu lÃy mẫu mực n°ßc theo giá/ngày. Điám ngo¿i lai và sai sá trong c¢ sã dā liệu gác.
KÁt quÁ xÿ lý dā liệu Ngo¿i lai, Sai sá tr°ßc và sau xÿ lý. KÁt quÁ xÿ lý dā liệu thiÁu, mÃt mát và bổ sung hoàn thiện c¢ sã dā liệu huÃn luyện. Dā liệu thiÁu và mÃt mát trong t¿p c¢ sã dā liệu gác. T¿p c¢ sã dā liệu đ°ÿc thiÁu và mÃt mát đ°ÿc xÿ lý đầy đÿ.
KÁt quÁ bộ c¢ sã dā liệu đầu vào huÃn luyện đã đ°ÿc chuẩn hóa. KÁt qÿa đánh giá và kiám tra bộ C¢ sã dā liệu mực n°ßc Sông Hồng t¿i tr¿m Thÿy văn S¢n Tây. Mô hình RNN-AI trong dự báo lũ ngÁn h¿n 3h .
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào dự báo lũ sông Hồng" nghiên cứu về vấn đề gì?
Luận án tiến sĩ nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong dự báo lũ sông Hồng, thích ứng với biến đổi khí hậu và tăng cường an toàn cộng đồng.
Luận án "Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào dự báo lũ sông Hồng" được bảo vệ tại trường nào?
Luận án này được bảo vệ tại Đại học Nông Lâm, Đại học Thái Nguyên. Năm bảo vệ: 2024.
Luận án "Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào dự báo lũ sông Hồng" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào dự báo lũ sông Hồng" thuộc chuyên ngành Khoa học môi trường. Danh mục: Trí Tuệ Nhân Tạo.
Luận án "Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào dự báo lũ sông Hồng" có bao nhiêu trang?
Luận án "Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào dự báo lũ sông Hồng" có 156 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào dự báo lũ sông Hồng" về máy như thế nào?
Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.