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

Đánh giá khả năng sinh trưởng và thích nghi của giống hoa huệ hồng mới Polianthes tuberosa Pink Sapphire tại An Giang
Nghiên cứu gia công và tạo hình cho vật liệu thép có độ cứng cao thông qua hỗ trợ gia nhiệt
Xây dựng và đánh giá hiệu quả mô hình quản lý sử dụng kháng sinh tại một số bệnh viện đa khoa tuyến tỉnh thuộc Sở Y tế Khánh Hòa
Tổng kết chương trình 18A giai đọan 1986-1990 Nghiên cứu và áp dụng các biên pháp kỹ thuật mới nhằm nâng cao sản lượng chất lượng rau quả chế biến xuất khẩu
Xây dựng kiến nghị và lập hệ thống chỉ tiêu phương pháp và biểu mẫu báo cáo các thống kê tại các cơ sở nghiên cứu thiết kế các trường đại học các cơ sở điều tra khảo sát
Lễ hội truyền thống của người Thái ở Tây Bắc nước ta hiện nay
Đánh giá các yếu tố tác động của dịch lở mồm long móng dịch tai xanh và đề xuất các giải pháp kỹ thuật chính sách và tổ chức phát triển chăn nuôi lợn ở nước ta
Xác định giá trị tài liệu và xây dựng bảng thời hạn thời gian bảo quản tài liệu của văn phòng Quốc hội nước CHXHCN Việt Nam
Nghiên cứu xây dựng phương pháp luận quy hoạch hệ thống chiếu sáng công cộng bằng đèn LED ở thành phố Hồ Chí Minh
Tổng quan về tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước về các biện pháp phòng trừ tổng hợp cây Trinh nữ thân gỗ

liên kết website

Lượt truy cập

Lượt truy cập : 13079543

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)

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