Mô phỏng dòng chảy lưu vực sông Sêrêpôk với mạng nơ-ron nhân tạo

Tóm tắt

Trong nghiên cứu này, mô hình ANN được sử dụng để mô phỏng lưu lượng dòng chảy cho lưu vực sông Sêrêpôk. Phân tích tương quan về thời gian của chuỗi số liệu lượng mưa và lưu lượng được sử dụng để xác định đầu vào cho mô hình ANN. Kết quả phân tích cho thấy các giá trị lượng mưa với thời gian trễ là 2 ngày và lưu lượng với thời gian trễ là 1 ngày được chọn làm đầu vào cho mô hình ANN. Tương ứng với các số liệu đầu vào này, 3 mô hình ANN: ANN1, ANN2, và ANN3 được phát triển. Chuỗi số liệu mưa và lưu lượng năm 2002–2004 trên lưu vực được lựa chọn để hiệu chỉnh và kiểm định các mô hình ANN này. Kết quả và hiệu chỉnh cho thấy mô hình ANN2 với 3 thông số đầu vào: P(t), P(t-1), và Q(t-1) cho kết quả mô phỏng lưu lượng dòng chảy tại trạm Bản Đôn tốt nhất (NSE = 0,95 cho giai đoạn hiệu chỉnh và NSE = 0,96 cho giai đoạn kiểm định) so với 2 mô hình ANN còn lại. Bên cạnh đó, kết quả so sánh các mô hình ANN với các thông số đầu vào khác nhau cũng cho thấy rằng việc tăng các thông số đầu vào không phải lúc nào cũng cho kết quả tốt hơn.