ÁP DỤNG PHẦN MỀM MẠNG THẦN KINH NHÂN TẠO DỰ BÁO LŨ HẠ LƯU SÔNG THU BỒN – VU GIA

Đề tài này nghiên cứu, áp dụng phần mềm mạng thần kinh nhân tạo (ANNs) để dự báo lũ ở hạ lưu sông Thu Bồn – Vu Gia.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
ÁP DỤNG PHẦN MỀM MẠNG THẦN KINH NHÂN TẠO DỰ BÁO LŨ HẠ LƯU SÔNG THU BỒN – VU GIATuyển tập Báo cáo “Hội nghị Sinh viên Nghiên cứu Khoa học” lần thứ 6 Đại học Đà Nẵng - 2008 ÁP DỤNG PHẦN MỀM MẠNG THẦN KINH NHÂN TẠO DỰ BÁO LŨ HẠ LƯU SÔNG THU BỒN – VU GIA APPLYING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS SOFTWARE FOR FLOODING PREDICTION IN THU BON – VU GIA RIVERS SVTH: PHAN TẤN PHÁT Lớp: 03X2C, Khoa XDTLTĐ, Trường ĐHBK,ĐHĐN DHKH: GS.TS NGUYỄN THẾ HÙNG. Khoa XDTLTĐ, Trường Đại học Bách khoa, ĐHĐN TÓM TẮT: Đề tài này nghiên cứu, áp dụng phần mềm mạng thần kinh nhân tạo (ANNs) để dự báo lũ ở hạ lưu sông Thu Bồn – Vu Gia . Phân mêm ANNs co thê đươc sư dung tôt như môt công cu trong ̀ ̀ ́ ̉ ̣ ̣̉ ́ ̣ ̣ viêc dư bao lu ma căn nguyên cua ky thuât nay đươc m ô phỏng theo hoạt động của bộ não ̣ ̣́ ̃ ̀ ̉ ̃ ̣ ̀ ̣ con ngươi chưa hang tỉ neurons v ới các mối quan hệ nối liền nhau ; khả năng dự báo, mô ̀ ́ ̀ phỏng của mô hình là dựa vào khả năng học những kinh nghiệm trong quá khứ. Đề tài so sánh số liệu tính toán và dự báo lũ trên hạ lưu sông Thu Bồn – Vu Gia cho thấy có sự phù hợp tốt; và đề nghị áp dụng phần mềm ANNs trong việc dự báo lũ trên các sông của khu vực miền Trung. ABSTRACT: In this paper, author applly Artificial Neural Networks (ANNs) software to simulate and predict flood in downstream Thu Bon – Vu Gia Rivers. ANNs softwares can be used as a good tool to predict flood in rivers that the origin of this technique can be traced to the functioning of the human brain which contains billions of neurons and their interconnection based on learning abilities from past experiences. This paper compare the calculation results by data collections in downstream Thu Bon – Vu Gia rivers with a best agreement; and author suggest to use ANNs software for predicting flood in many other rivers of central Viet Nam.1. Đặt vấn đề1.1. Tổng quan các phương pháp dự báo lũ trên sông hiện nay Hiện nay có nhiều mô hình dự báo lũ trên mạng lưới sông; trong số đó có thể chia làmhai nhóm chính là:- mô hình thuỷ lực thường chính xác hơn, nhưng cần phải có đầy đủ các số liệu đầu vào nhưđịa hình, độ nhám lòng dẫn- mô hình thuỷ văn không đòi hỏi số liệu đầu vào đầy đủ như mô hình thuỷ lực, nhưng bị hạnchế khi có sự thay đổi địa hình, độ nhám lòng dẫn mà mô hình chưa thể hiệu chỉnh về ảnhhưởng của nó; cũng như tác động của biên hạ lưu.1.2. Lựa chọn mô hình toán dự báo Nhiều lúc trong tính toán dự báo, không có được đầy đủ các số liệu địa hình, nênkhông thể áp dụng các mô hình thuỷ lực. Do đó phải sử dụng các mô hình thuỷ văn để dự báo. Trong bài báo nầy, tác giả thử áp dụng mạng ANNs để dự báo mực nước lũ hạ lưusông. Với mô hình mạng thần kinh nhân tạo có một số ưu điểm và nhược điểm như sau: a. Ưu Điểm: - ANNs co kha năng “hoc” cac môi quan hê giưa cac biên đâu vao va đâu ra khi cac ́ ̉ ̣ ́ ́ ̣ ̃ ́ ́ ̀ ̀ ̀̀ ́quy luât tư nhiên đươc ưu tiên la không đươc biêt đên hoăc không đươc biêt môt cach chí nh ̣̣ ̣ ̀ ̣ ́́ ̣ ̣ ́ ̣́xác. - ANNs la môt công cu hưu í ch trong viêc mô phong cac qua trình phức tạp. ̀ ̣ ̣̃ ̣ ̉ ́ ́ 137Tuyển tập Báo cáo “Hội nghị Sinh viên Nghiên cứu Khoa học” lần thứ 6 Đại học Đà Nẵng - 2008 - Các thuật toán thì đơn giản và không cần giải các phương trình vi phân từng phầnphưc tap vơi cac bai toan kem theo giông như tí nh không ôn đị nh cua cac thuât toan . ̣́ ́́ ̀ ́ ̀ ́ ̉ ̉ ́ ̣ ́ - ANNs lam viêc tôt môt khi cac tâp hơp luyên la không đây đu hoăc chưa nhiêu . ̀ ̣́ ̣ ̣́ ̣ ̣̀ ̀ ̉ ̣ ́ ̃ - ANNs co kha năng phong theo cac giai phap vươt thơi gian . ́ ̉ ̉ ́ ̉ ́ ̣ ̀ - Môt khi mang đa đươc luyên thì no đươc sư dung môt cach dê dang . ̣ ̣ ̃ ̣ ̣ ́ ̣ ̣̉ ̣́ ̉̀ b. Nhược Điểm: - ANNs yêu câu dư liêu phai đây đu ca vê sô lương lân chât lương . Đây la yêu câu ̀ ̣̃ ̉̀ ...