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

Tài liệu hỗ trợ học tập tin học 7: Tập I
Nghiên cứu thiết kế chế tạo chip RF chuyên dụng trên công nghệ CMOS sử dụng cho các máy thông tin vô tuyến điện hoạt động ở dải sóng HF VHF
Ứng dụng tiến bộ khoa học và công nghệ xây dựng mô hình chuỗi giá trị cho cây lạc và cây lúa ở huyện Yên Thủy tỉnh Hòa Bình
Đánh giá hiệu quả các mô hình chuyển đổi sang nuôi trồng thuỷ sản ở Đòng bằng sông Cửu Long
Áp dụng các sáng chế số 7913 9529 và giải pháp hữu ích số HI-0201 để sản xuất phân bón hữu cơ vi sinh từ phân thải chăn nuôi bùn mía và than bùn tại tỉnh Gia Lai
Xây dựng chương trình đào tạo và bồi dưỡng những kỹ năng lãnh đạo quản lý điều hành theo chức danh cán bộ chủ chốt cơ sở phường xã ở TpHCM
Nghiên cứu đánh giá tiêu thụ năng lượng các công trình dân dụng và đề xuất giải pháp quản lý sử dụng năng lượng tiết kiệm và hiệu quả
Nghiên cứu xây dựng mô hình chiếu sáng hiệu quả năng lượng cho đường hẻm
Nghiên cứu dự báo nguy cơ mắc bệnh mạch vành mạch não đề xuất một giải pháp thích hợp cho các đối tượng nguy cơ tại tỉnh Quảng Nam
Nghiên cứu thiết kế và công nghệ chế tạo thiết bị đóng cọc nhiều hướng trên xà lan 2000 tấn phục vụ thi công công trình thuỷ - Bảng chỉ tiêu kỹ thuật của các thiết bị đóng

liên kết website

Lượt truy cập

Lượt truy cập : 20,076,565

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⁽¹⁾ (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

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