So sánh khả năng dự đoán độ mặn vùng cửa sông Mê Kông của các thuật toán học máy: Trường hợp nghiên cứu Cửa Đại Hàm Luông và Cổ Chiên

Các nhiệm vụ khác

Nghiên cứu ứng dụng công nghệ quản lý nước và dinh dưỡng của Israel trong sản xuất một số loại rau quả an toàn thực phẩm tại Thanh Hóa
Hoàn thiện bộ công cụ đánh giá hiệu quả hoạt động quản lý thuế Việt Nam
Nghiên cứu ứng dụng nội soi mật tụy ngược dòng trong điều trị bệnh lý mật tụy
Nghiên cứu mở rộng ứng dụng thiết kế đô thị trong đồ án quy hoạch nhằm quản lý khai thác không gian cao tầng điểm nhìn điểm nhấn trong đô thị
Nghiên cứu sản xuất bê tông nhẹ Styropor tại Hải Phòng
Phát triển và thiết lập các kết quả mới về đẳng thức Ahlswede-Zhang trong lý thuyết cực trị tổ hợp
Nghiên cứu vai trò của điều kiện khí tượng thủy văn mặt đệm và sử dụng nước trên lưu vực sông Sài Gòn - Đồng Nai trong sự hình thành tài nguyên nước dưới đất vùng hạ lưu và đề xuất định hướng và giải pháp khai thác sử dụng hợp lý
Nghiên cứu thực trạng và đề xuất một số giải pháp nâng cao hiệu quả công tác về người Việt Nam ở nước ngoài của thành phố Hải Phòng đến năm 2015
Kết quả đánh giá một số dòng giống sắn nhập nội
Nghiên cứu xây dựng qui trình tổng thể giải pháp đảm bảo an toàn an ninh thông tin ứng dụng cho hội nghị truyền hình (video-conferencing) - Nghiên cứu khảo sát tình hình triển khai dịch vụ hội nghị truyền hình trên thế giới và ở Việt Nam - Phát triển h

liên kết website

Lượt truy cập

Lượt truy cập : 14,928,983

Kết quả thực hiện nhiệm vụ

Tên nhiệm vụ

So sánh khả năng dự đoán độ mặn vùng cửa sông Mê Kông của các thuật toán học máy: Trường hợp nghiên cứu Cửa Đại Hàm Luông và Cổ Chiên

Tổ chức chủ trì

Trường đại học Thủ Dầu Một

Cơ quan chủ quản

UBND Tỉnh Bình Dương

Cấp quản lý nhiệm vụ

Cơ sở

Thuộc chương trình

Chủ nhiệm nhiệm vụ

ThS. Phạm Ngọc Hoài

Cán bộ phối hợp

ThS. Phạm Ngọc Hoài (Chủ nhiệm nhiệm vụ), ThS. Trần Thành Thái (Thành viên chính), TS. Phạm Bảo Quốc (Thành viên chính), ThS. Phan Thị Thanh Huyền (Thư ký đề tài), CN. Lương Lê Lâm (Thành viên); Trần Thành Thái⁽¹⁾;

Lĩnh vực nghiên cứu

Khoa học tự nhiên

Thời gian bắt đầu

01/12/2021

Thời gian kết thúc

01/10/2022

Năm viết báo cáo

2022

Nơi viết báo cáo

Bình Dương

Kinh phí

249881900 (triệu đồng)

Tóm tắt

Mục Đích là đánh giá khả năng chính xác của các thuật toán học máy, bao gồm các thuật toán truyền thống (MLR, KNNR, RFR, và SVR) và thuật toán học sâu (ANN) trong dự báo mặn ở các cửa sông Mê Kông khi ở điều kiện hạn chế dữ liệu đầu vào. So sánh tính chính xác trong dự báo mặn khi ít dữ liệu đầu vào của các thuật toán học máy truyền thống và thuật toán học máy học sâu. So sánh tính chính xác trong dự báo mặn khi ít dữ liệu đầu vào của một số thuật toán học máy học sâu. Tìm ra thuật toán tối ưu cho dự báo mặn khi ít dữ liệu đầu vào. Tiếp cận từ các nguồn tài liệu, thông tin tạp chí khoa học trong và ngoài nước; Thu thập và đánh giá thông tin khoa học, nghiên cứu lý thuyết về lĩnh vực nghiên cứu; Thu thập, xử lý dữ liệu ->Phân tích, xử lý bằng các thuật toán học máy -> Dự báo. Đề tài đã ứng dụng thành công các thuật toán học máy vào dự báo mặn các cửa sông Mê Kông với độ chính xác cao. Ngoài ra, đề tài đã tìm ra thuật toán tối ưu khi dữ liệu đầu vào còn hạn chế. Các kết quả đã được xuất bản trong 5 bài báo quốc tế và quốc gia uy tín. Kết quả đề tài có tính ứng dụng để dự báo xâm nhập mặn vùng cửa sông Mê Kông trong điều kiện biến đổi khí hậu. Phục vụ công tác quản lý và sử dụng hợp lý nguồn tài nguyên nước ngọt vùng Đồng bằng sông Cửu Long, nhất là vào mùa khô. Dự báo thời gian thực dựa trên các số liệu từ các trạm quan trắc mặn ở cửa sông.

Từ khoá

So sánh; Dự đoán; Mê Kông; Nghiên cứu: Cửa Đại

Ký hiệu kho

BDG-2022-065