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

Đề tài nghiên cứu 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. . | Science & Technology Development, Vol 19, Mô phỏng dòng chảy lưu vực sông Sêrêpôk với mạng nơ-ron nhân tạo Đào Nguyên Khôi Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG-HCM Huỳnh Ái Phương Trung Tâm Quản Lý Nước và Biến đổi Khí hậu, ĐHQG-HCM (Bài nhận ngày 11 tháng 12 năm 2015, nhận đăng ngày 06 tháng 05 năm 2016) TÓM TẮT Trong nghiên cứu này, mô hình ANN được sử chọn để hiệu chỉnh và kiểm định các mô hình dụng để mô phỏng lưu lượng dòng chảy cho lưu ANN này. Kết quả và hiệu chỉnh cho thấy mô vực sông Sêrêpôk. Phân tích tương quan về thời hình ANN2 với 3 thông số đầu vào: P(t), P(t-1), gian của chuỗi số liệu lượng mưa và lưu lượng và Q(t-1) cho kết quả mô phỏng lưu lượng dòng được sử dụng để xác định đầu vào cho mô hình chảy tại trạm Bản Đôn tốt nhất (NSE = 0,95 cho ANN. Kết quả phân tích cho thấy các giá trị giai đoạn hiệu chỉnh và NSE = 0,96 cho giai lượng mưa với thời gian trễ là 2 ngày và lưu đoạn kiểm định) so với 2 mô hình ANN còn lại. lượng với thời gian trễ là 1 ngày được chọn làm Bên cạnh đó, kết quả so sánh các mô hình ANN đầu vào cho mô hình ANN. Tương ứng với các số với các thông số đầu vào khác nhau cũng cho liệu đầu vào này, 3 mô hình ANN: ANN1, ANN2, thấy rằng việc tăng các thông số đầu vào không phải lúc nào cũng cho kết quả tốt hơn. và ANN3 được phát triển. Chuỗi số liệu mưa và lưu lượng năm 2002–2004 trên lưu vực được lựa Từ khóa: mô hình ANN, mô hình thủy văn, lưu lượng dòng chảy, lưu vực sông Sêrêpôk MỞ ĐẦU Mối quan hệ giữa lượng mưa – dòng chảy là một mối quan hệ phức tạp do sự thay đổi theo không gian và thời gian của các đặc tính lưu vực và lượng mưa. Từ những năm 1930 việc sử dụng mô hình mưa – dòng chảy để mô phỏng và dự báo dòng chảy được thực hiện khá phổ biến. Các quá trình thủy văn được mô hình hóa thành các phương trình toán học với một lượng lớn các thông số. Thí dụ, mô hình thủy văn SWAT cần đến hơn 100 thông số đầu vào để phục vụ cho bài toán mô phỏng dòng chảy. Sự tương tác của các thông số này là rất phức tạp và tối .