BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  15,234,457

Kỹ thuật thuỷ lợi

Bùi Thị Kiên Trinh; Xiao Yangxuan; Đoàn Văn Chinh; Đỗ Xuân Khánh; Trần Thế Việt; Mai Đình Sinh; Mai Đình Sinh(1); 

Ứng dụng mô hình thống kê và mạng nơ-ron lan truyền ngược trong phân tích dự báo chuyển dịch đập thủy điện

Application of statistic model and backpropagation neural network to analyzing and forecasting hydropower dam displacement

Các khoa học Trái đất và Môi trường (ĐHQG Hà Nội)

2021

1

44-51

Chuyển dịch ngang; Mô hình hồi quy bội; Chuỗi thời gian theo mùa; Mạng nơ-ron lan truyền ngược

Horizontal displacement; Multi-regression model; Seasonal ARIMA; Back-propagation neural network

Mô hình thống kê hồi quy bội, chuỗi thời gian theo mùa và mạng nơ-ron lan truyền ngược được ứng dụng để phân tích và dự báo chuyển dịch ngang của đập thủy điện Hoà Bình ở giai đoạn vận hành. Dữ liệu thực nghiệm là kết quả quan trắc chuyển dịch ngang, mực nước hồ và nhiệt độ không khí trong 137 chu kỳ quan trắc. Kết quả cho thấy các mô hình này hoàn toàn phù hợp với chuyển dịch thực tế của đập và đạt yêu cầu về độ chính xác dự báo theo chỉ tiêu sai số trung phương và sai số trung bình với khoảng thời gian dự báo dưới 9 tháng. Thêm vào đó, mạng nơ-ron lan truyền ngược có độ chính xác cao và ổn định hơn 2 loại mô hình thống kê hồi quy bội và chuỗi thời gian theo mùa trong phân tích, dự báo chuyển dịch đập.

Horizontal displacement of Hoa Binh dam in operation phase was analyzed and then forecasted by using three methods: the multi-regression model (MTR), the Seasonal Integrated Auto-regressive Moving Average (SARIMA) and the Back-propagation Neural Network (BPNN). The monitoring data of the Hoa Binh Dam in 137 periods, including horizontal displacement, time, reservoir water level and air temperature were used for the experiments. The results indicated that all of these three methods could describe the real trend of dam deformation and achieve the required accuracy in short-term forecast up to 9 months. In addition, forecast results of BPNN had the highest stability and accuracy.

TTKHCNQG, CTv 175

Xem toàn văn