Đang tải... (xem toàn văn)
Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Số 39B, 2019 © 2019 Trƣờng Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh ẢNH HƯỞNG CỦA ĐỘ DÀI CHUỖI SỐ LIỆU ĐẦU VÀO ĐẾN KẾT QUẢ MÔ PHỎNG NHIỆT ĐỘ KHÔNG KHÍ BẰNG MẠNG NƠRON N[.]
Tạp chí Khoa học Cơng nghệ, Số 39B, 2019 ẢNH HƯỞNG CỦA ĐỘ DÀI CHUỖI SỐ LIỆU ĐẦU VÀO ĐẾN KẾT QUẢ MƠ PHỎNG NHIỆT ĐỘ KHƠNG KHÍ BẰNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO (ANN) TẠI ĐỒNG BẰNG NAM BỘ TRẦN TRÍ DŨNG Trường Đại học Cơng nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh trantridung@iuh.edu.vn Tóm tắt Mạng nơron nhân tạo (ANN) đƣợc sử dụng để mô nhiệt độ không khí cho trạm khí tƣợng Nhà Bè Bộ số liệu sử dụng gồm yếu tố đầu vào với yếu tố đầu nhiệt độ khơng khí Cấu trúc ANN phần mềm Matlab đƣợc thiết kế gồm lớp ẩn với cấp số lƣợng nơron (2, 8) lớp ẩn hàm chuyển tansig Những độ dài chuỗi số liệu khác từ tháng đến 48 tháng khảo sát cho kết R từ 0.8318 đến 0.9673 Giá trị R thay đổi không theo quy luật độ dài chuỗi số liệu từ tháng trở xuống nhƣng lại mang xu hƣớng giống cho cấu trúc ANN số liệu dài tháng Với cấu trúc ANN, độ dài chuỗi số liệu tăng không đảm bảo cho giá trị R tăng Sự sai lệch kết mô xảy mạnh đoạn đỉnh thấp hay cao chuỗi số liệu, cấu trúc ANN có số lƣợng noron lớp ẩn Từ khóa Nhiệt độ khơng khí, yếu tố khí tƣợng, độ dài chuỗi số liệu, huấn luyện, mạng nơron nhân tạo (ANN), mô EFFECT OF THE LENGTH OF THE INPUT DATA SERIES ON SIMULATION RESULTS OF AIR TEMPERATURE BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN) IN NAM BO PLAIN Abstract Artificial neural network (ANN) was used to simulate air temperature for Nha Be meteorological station The data set used includes inputs with an output element of air temperature ANN structures in Matlab software were designed of hidden layers with levels of neuron number (2, and 8) in each hidden layer and tansig transfer function Data series lengths varied from month to 48 months giving R from 0.8318 to 0.9673 R values did not follow any certain rule when the length of the data series was no longer than months but bear the same tendency for all three ANN structures when the data was equal or longer than months With the same ANN structure, the increase in the data series length did not guarantee an increase in R value The deviation in simulation results from measured data occured more strongly in the sections of the low or high peaks of the data series, especially when the ANN structure has a small number of neurons in the hidden layer Keywords air temperature, meteorological factors, length of data series, training, artificial neural network (ANN), simulation MỞ ĐẦU Nhiệt độ không khí có ảnh hƣởng quan trọng nhiều lĩnh vực kinh tế - xã hội nhƣ sản xuất nông nghiệp, chăn nuôi, giao thông vận tải, y tế Là nhân tố khí tƣợng chủ yếu, nhiệt độ khơng khí tác động mạnh mẽ tới sống hoạt động ngƣời Cho đến nay, giới có nhiều cơng trình đƣợc cơng bố đặc điểm hình thành nhƣ thay đổi nhiệt độ khơng khí nhiều quốc gia Trong số đó, số nghiên cứu nêu rõ vai trị yếu tố khí tƣợng liên quan cần đƣợc đƣa vào phép tính tốn hay kỹ thuật dự báo nhiệt độ khơng khí nhƣ độ ẩm tƣơng đối khơng khí, tổng xạ mặt trời, lƣợng mƣa, lƣợng bốc tốc độ gió [2, 5, 6, 17] © 2019 Trƣờng Đại học Cơng nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh 30 ẢNH HƢỞNG CỦA ĐỘ DÀI CHUỖI SỐ LIỆU ĐẦU VÀO ĐẾN KẾT QUẢ MÔ PHỎNG NHIỆT ĐỘ KHÔNG KHÍ BẰNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO (ANN) TẠI ĐỒNG BẰNG NAM BỘ Để mô tƣợng tự nhiên, nhà khoa học sử dụng nhiều cách tiếp cận khác nhƣ ARIMA hay hồi quy đa biến Đặc biệt, mạng nơron nhân tạo (ANN) phƣơng pháp tiên tiến có khả mơ hữu hiệu trình diễn biến phức tạp thể hiệu thực tế ANN hệ thống huấn luyện dựa tổ hợp nơron thần kinh với kết nối nhằm thu nhận xử lý nguồn liệu thông tin đƣa vào Sức mạnh kỹ thuật ANN phần nằm khả tìm đƣợc mối quan hệ phi tuyến phức tạp ẩn nhiều yếu tố mà đơi khó đạt đƣợc phƣơng pháp khác Rất nhiều tài liệu nƣớc nƣớc ngồi lĩnh vực nhƣ khí tƣợng, tài nguyên nƣớc hay môi trƣờng đề cập chi tiết đến kết tốt thu đƣợc từ phƣơng pháp [1, 3, 4, 7, 8, 9, 10, 13, 14, 15, 18] Ở nƣớc ta, kỹ thuật ANN đƣợc áp dụng hiệu số lĩnh vực khoa học đời sống nhƣ công tác điều tra nghiên cứu đặc trƣng khí hậu [11, 12, 16] Với đà phát triển cách mạng công nghiệp 4.0, kỹ thuật ANN ngày nhận đƣợc quan tâm lớn Bởi phƣơng pháp có ứng dụng rộng rãi chứng minh đƣợc hiệu thực tế, việc đánh giá ảnh hƣởng đặc tính số liệu sử dụng đến kết ƣớc lƣợng mô ANN vấn đề hữu ích Do đặc điểm hoạt động, kỹ thuật ANN thƣờng khai thác số liệu để từ đƣa kết luận dẫn đến kết phụ thuộc vào đặc tính số liệu đƣợc cung cấp Chính vậy, độ xác kết thu đƣợc từ việc sử dụng ANN đƣợc nâng cao áp dụng chuỗi số liệu hợp lý Hiện nay, số lƣợng cơng trình đƣợc cơng bố cơng tác mơ thơng số khí tƣợng miền Đông Nam Bộ công cụ ANN tạm thời chƣa nhiều Đặc biệt, tác động đặc điểm số liệu đầu vào đến hiệu mô theo kỹ thuật nêu cịn đƣợc đề cập tới Nghiên cứu đánh giá tác động độ dài chuỗi số liệu khí tƣợng sử dụng cấu trúc ANN khác tới kết mơ nhiệt độ khơng khí trạm khí tƣợng Nhà Bè thuộc khu vực Thành phố Hồ Chí Minh Những kết thu đƣợc góp phần làm rõ thêm hoạt động ANN nghiên cứu khí tƣợng nƣớc ta, đồng thời dùng làm tài liệu tham khảo cho nhà quản lý hay nhà khoa học cần mơ số liệu khí tƣợng cho mục đích khác SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Số liệu Trạm khí tƣợng Nhà Bè thuộc lƣới trạm điều tra Trung tâm Khí tƣợng Thủy văn Quốc gia Trạm đƣợc đƣa vào hoạt động từ ngày 15/11/2012 bắt đầu cung cấp số liệu quan trắc từ ngày 1/12/2012 Các yếu tố quan trắc bao gồm yếu tố khí tƣợng tƣợng thời tiết Tọa độ địa lý trạm: 106o43’41” Kinh độ Đông, 10o39’36” Vĩ độ Bắc Hình Vị trí Trạm khí tƣợng Nhà Bè (Nguồn: Here.DigitalGlobe) Số liệu đƣợc sử dụng báo kết quan trắc cho yếu tố khí tƣợng Trạm khí tƣợng Nhà Bè thuộc giai đoạn 1/1/2013 đến 31/12/2016 Các số liệu ban đầu sau kiểm tra đƣợc chuyển đổi dạng số liệu khoảng giá trị từ 0.05 đến 0.95 nhằm tăng cƣờng hiệu xử lý cấu trúc ANN phần mềm Matlab Theo [9], công thức chuyển đổi số liệu trƣớc đƣa vào mô có dạng nhƣ sau: © 2019 Trƣờng Đại học Cơng nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh ẢNH HƢỞNG CỦA ĐỘ DÀI CHUỖI SỐ LIỆU ĐẦU VÀO ĐẾN KẾT QUẢ MƠ PHỎNG NHIỆT ĐỘ KHƠNG KHÍ BẰNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO (ANN) TẠI ĐỒNG BẰNG NAM BỘ X't = 0.9 X t - X + 0.05 Xmax - Xmin 31 (1) đó: Xt - giá trị thực; Xmax - giá trị cực đại Xt; Xmin - giá trị cực tiểu Xt; X’t - giá trị sau chuyển đổi Khi hoàn thành mô phỏng, giá trị chuyển đổi đƣợc tính tốn để trả lại giá trị ban đầu chúng Phương pháp nghiên cứu Mạng Nơron nhân tạo (ANN) phần mềm Matlab đƣợc sử dụng để mô nhiệt độ khơng khí trung bình ngày (oC) cách sử dụng yếu tố đầu vào bao gồm độ ẩm tƣơng đối khơng khí trung bình ngày (%), tổng xạ mặt trời ngày (W/m2), tốc độ gió trung bình ngày (m/s), lƣợng bốc ngày (mm), ngày năm Các thông số đầu vào đƣợc chọn chúng có mối liên quan vật lý mật thiết đến nhiệt độ khơng khí nhƣ phổ biến chúng cơng trình nghiên cứu khác giới chủ đề Công tác mô đƣợc bắt đầu cách cho ANN học số liệu đầu vào (gồm thông số đầu vào thông số đầu nhiệt độ khơng khí) Sau đó, mối quan hệ vừa tìm đƣợc đƣợc áp dụng với thông số đầu vào để mô lại thông số đầu (nhiệt độ khơng khí) Sự trùng khớp chuỗi giá trị nhiệt độ khơng khí mơ (tính tốn) thực đo thể cho hiệu công tác mô Cấu trúc ANN phần mềm Matlab sử dụng để mơ nhiệt độ khơng khí trung bình ngày đƣợc thiết kế gồm lớp ẩn với số lƣợng nơron lớp ẩn nhƣ cấp số lƣợng nơron (2, 8) Lý số lƣợng nơron lớp ẩn tối đa đƣợc lựa chọn theo kết nghiên cứu trƣớc tác giả, tăng số nơron lớp ẩn lên hiệu suất mơ nhiệt độ khơng khí trung bình ngày Trạm Nhà Bè tăng lên không đáng kể Trong nghiên cứu này, cấu trúc ANN sử dụng thuật toán huấn luyện Levenberg-Marquardt backpropagation số giai đoạn huấn luyện tối đa 1000 Hàm “tansig” đƣợc sử dụng lớp trung gian hàm đầu “purelin” Công tác mô đƣợc tiến hành với độ dài chuỗi số liệu khác nhau: tháng, tháng, tháng, tháng, 12 tháng, 18 tháng, 24 tháng, 36 tháng 48 tháng (chung mốc thời điểm đầu 1/1/2013) Giới hạn thời gian 48 tháng nghiên cứu bị hạn chế độ dài tối đa số liệu thu thập đƣợc Việc chia độ dài đoạn số liệu khác cho phép đánh giá ảnh hƣởng độ dài chuỗi số liệu đầu vào đến độ xác mơ nhiệt độ khơng khí Trƣớc huấn luyện mạng Nơron nhân tạo, số liệu đầu vào cho mô đƣợc chuyển đổi dạng số liệu khoảng giá trị từ 0.05 đến 0.95 (theo công thức trên) sau hồn thành mơ đƣợc chuyển đổi ngƣợc lại Độ xác mơ tƣợng cấu trúc ANN khác đƣợc đánh giá chủ yếu hệ số tƣơng quan (R) có tham khảo sai số tuyệt đối trung bình (MAE) bậc hai trung bình bình phƣơng sai số (RMSE) kết mô thực đo y y yˆ yˆ y y yˆ yˆ k R= i 1 i 1 MAE = i k i k i 1 i k yi -yˆ i k i=1 k RMSE = i k (2) (3) y -yˆ i i (4) © 2019 Trƣờng Đại học Cơng nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh ẢNH HƢỞNG CỦA ĐỘ DÀI CHUỖI SỐ LIỆU ĐẦU VÀO ĐẾN KẾT QUẢ MƠ PHỎNG NHIỆT ĐỘ KHƠNG KHÍ BẰNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO (ANN) TẠI ĐỒNG BẰNG NAM BỘ 32 đó: yi - giá trị thực đo; yˆ i - giá trị mô phỏng; y - trung bình giá trị thực đo; yˆ - trung bình giá trị mô phỏng; k - tổng số lƣợng giá trị; i - số thứ tự giá trị KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN Kiểm tra chất lượng số liệu đưa vào mô Bởi độ tin cậy sử dụng công cụ ANN mô nhiệt độ khơng khí trạm khí tƣợng Nhà Bè phụ thuộc nhiều vào chất lƣợng số liệu sử dụng nên ta cần tiến hành công tác kiểm tra số liệu thô trƣớc bắt đầu mô Mục tiêu nhằm loại bỏ số liệu khơng hợp lý nhiều nguyên nhân khách quan chủ quan khác gây Số liệu đầu vào cho công tác mơ đƣợc cung cấp Đài khí tƣợng thủy văn khu vực Nam Bộ Chuỗi số liệu khí tƣợng năm (2013-2016) đƣợc kiểm tra để loại bỏ số liệu chất lƣợng nhƣ giá trị cao thấp không hợp lý Kết kiểm tra cho thấy số liệu có chất lƣợng tốt, ngoại trừ ngày 22/9/2013 có giá trị tổng lƣợng xạ ngày bị khuyết (bởi nguyên nhân không rõ) Số liệu ngày nêu bị loại khỏi tính toán bƣớc Những thống kê số liệu đầu vào đƣợc thể bảng 1; đồ thị số liệu tháng đại diện (tháng năm 2013) đƣợc thể hình ÷ Bảng Thống kê yếu tố khí tƣợng đo đƣợc trạm khí tƣợng Nhà Bè Số thứ tự Tên yếu tố Độ ẩm tƣơng đối khơng khí trung bình ngày Lƣợng bốc ngày Tổng lƣợng xạ mặt trời ngày Tốc độ gió trung bình ngày Nhiệt độ khơng khí trung bình ngày Đơn vị đo Giá trị lớn Giá trị nhỏ Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn % 96.50 58.75 79.99 6.30 mm 7.60 0.40 3.04 1.15 w/m2 7212.00 543.00 4545.96 1196.51 m/s 4.25 0.00 1.22 0.64 31.78 22.53 27.79 1.50 o C © 2019 Trƣờng Đại học Cơng nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh ẢNH HƢỞNG CỦA ĐỘ DÀI CHUỖI SỐ LIỆU ĐẦU VÀO ĐẾN KẾT QUẢ MƠ PHỎNG NHIỆT ĐỘ KHƠNG KHÍ BẰNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO (ANN) TẠI ĐỒNG BẰNG NAM BỘ 33 Hình Độ ẩm khơng khí đo Trạm Nhà Bè T.8/2013 Hình Lƣợng bốc ngày đo Trạm Nhà Bè T.8/2013 Hình Bức xạ mặt trời đo Trạm Nhà Bè T.8/2013 Hình Tốc độ gió ngày đo Trạm Nhà Bè T.8/2013 Hình Nhiệt độ khơng khí đo Trạm Nhà Bè tháng 8/2013 Mơ nhiệt độ khơng khí cơng cụ ANN Sau qua kiểm tra chất lƣợng bƣớc trên, tổng số mẫu số liệu khí tƣợng thực đo ngày đƣa vào mô 1459 Số lƣợng mẫu cụ thể sử dụng cho kịch chuỗi số liệu phụ thuộc vào số ngày (các) tháng thành phần nằm chuỗi, nhƣ tháng có 31 ngày Mỗi mẫu số liệu gồm thông tin yếu tố đầu vào (độ ẩm tƣơng đối khơng khí trung bình ngày, lƣợng bốc ngày, tổng lƣợng xạ mặt trời ngày, tốc độ gió trung bình ngày, ngày năm) với yếu tố đầu nhiệt độ khơng khí trung bình ngày Các số liệu đƣợc phần mềm Matlab lựa chọn ngẫu nhiên theo tỷ lệ 70% số lƣợng mẫu để phục vụ cho mục đích huấn luyện mạng, 15% cho xác nhận tổng hợp mạng tránh tƣợng ngƣỡng, 15% cho việc kiểm tra độc lập Việc mô đƣợc tiến hành 1000 lần cho tổ hợp cấu trúc ANN độ dài chuỗi số liệu mô tả trên, số liệu đầu vào đƣợc phần mềm lựa chọn ngẫu nhiên theo tỷ lệ 70/15/15 để mô Cho cấu trúc ANN, lần chạy cho giá trị hệ số tƣơng quan R tổng (giữa giá trị nhiệt độ khơng khí mơ thực đo) lớn đƣợc ghi nhận Tổng hợp kết mô dựa giá trị hệ số tƣơng © 2019 Trƣờng Đại học Cơng nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh 34 ẢNH HƢỞNG CỦA ĐỘ DÀI CHUỖI SỐ LIỆU ĐẦU VÀO ĐẾN KẾT QUẢ MƠ PHỎNG NHIỆT ĐỘ KHƠNG KHÍ BẰNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO (ANN) TẠI ĐỒNG BẰNG NAM BỘ quan (R) sai số tuyệt đối trung bình (MAE) tƣơng ứng cho tổ hợp cấu trúc ANN độ dài chuỗi số liệu khác nhƣ liệt kê bảng hình ÷ 11 dƣới Hình Mơ ANN cho cấu trúc 5-5-5-1 độ dài chuỗi số liệu 12 tháng © 2019 Trƣờng Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh ẢNH HƢỞNG CỦA ĐỘ DÀI CHUỖI SỐ LIỆU ĐẦU VÀO ĐẾN KẾT QUẢ MÔ PHỎNG NHIỆT ĐỘ KHÔNG KHÍ BẰNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO (ANN) TẠI ĐỒNG BẰNG NAM BỘ Hình Kết R với cấu trúc 5-5-5-1 12 tháng số liệu 35 Hình 9.Kết R tổng với cấu trúc 5-5-5-1 12 tháng số liệu Hình 10 So sánh kết mơ nhiệt độ khơng khí sử dụng cấu trúc ANN 5-5-5-1 12 tháng số liệu đầu vào với liệu đo trƣờng cho giai đoạn 1/5/2013 - 30/6/2013 Bảng Kết mơ nhiệt độ khơng khí trạm khí tƣợng Nhà Bè với độ dài chuỗi số liệu khác mạng ANN lớp ẩn Tên thông số R Độ dài chuỗi số liệu (tháng) Số noron lớp ẩn 0.8318 0.9352 0.9673 0.9132 0.9408 0.9508 0.9397 0.9605 0.9627 0.9251 0.9483 0.9665 12 0.9077 0.9348 0.9468 18 0.9110 0.9431 0.9512 © 2019 Trƣờng Đại học Cơng nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh 36 ẢNH HƢỞNG CỦA ĐỘ DÀI CHUỖI SỐ LIỆU ĐẦU VÀO ĐẾN KẾT QUẢ MÔ PHỎNG NHIỆT ĐỘ KHƠNG KHÍ BẰNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO (ANN) TẠI ĐỒNG BẰNG NAM BỘ RMSE MAE 24 0.8930 0.9311 0.9350 36 0.8903 0.9218 0.9260 48 0.8617 0.8930 0.9013 0.56791 0.54208 0.54568 0.69337 0.69714 0.65917 0.98359 1.00957 0.98752 0.94714 0.85939 0.85878 12 0.71227 0.65399 0.61600 18 0.75924 0.64285 0.61211 24 0.74799 0.63000 0.61776 36 0.72661 0.62536 0.60924 48 0.76076 0.67481 0.65107 0.4692 0.4348 0.4380 0.5879 0.5889 0.5551 0.7727 0.8359 0.8285 0.7512 0.6845 0.7081 12 0.5783 0.5209 0.4995 18 0.5990 0.5018 0.4864 24 0.6001 0.5084 0.4954 36 0.5741 0.4943 0.4846 48 0.5709 0.5145 0.4985 Hình 11 Kết giá trị R thu đƣợc từ cơng tác mơ nhiệt độ khơng khí với độ dài chuỗi số liệu khác (trục hồnh khơng theo tỷ lệ) © 2019 Trƣờng Đại học Cơng nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh ẢNH HƢỞNG CỦA ĐỘ DÀI CHUỖI SỐ LIỆU ĐẦU VÀO ĐẾN KẾT QUẢ MÔ PHỎNG NHIỆT ĐỘ KHƠNG KHÍ BẰNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO (ANN) TẠI ĐỒNG BẰNG NAM BỘ 37 Kết mô cho thấy số điểm quan trọng sau: - Giá trị R thu đƣợc qua mô thay đổi khoảng từ 0.8318 đến 0.9673 Hệ số tƣơng quan R nhỏ số liệu đầu vào ngắn (1 tháng) cấu trúc ANN có số noron (2) lớp ẩn, đạt 0.8318 (hay R2 = 0.6918) Dù giá trị R nhỏ đủ lớn để chấp nhận độ xác kết mơ nhiệt độ khơng khí (khi R2 đạt mức từ 0.6 ÷ 0.7) nhƣng kết cho thấy khơng nên sử dụng cấu trúc ANN có số noron lớp ẩn (tức 5-2-2-1) độ dài chuỗi số liệu biến đổi mà nên sử dụng số noron lớp ẩn Bên cạnh đó, đồ thị, điểm mơ bị sai lệch nhiều so với số liệu thực đo thƣờng nằm đoạn đỉnh thấp hay cao chuỗi số liệu, điều đặc biệt rõ số lƣợng noron lớp ẩn cấu trúc ANN nhỏ - Với độ dài chuỗi liệu, cấu trúc ANN (2 lớp) có số lƣợng noron lớp ẩn lớn cho giá trị R cao Điều thể rõ sức ảnh hƣởng số lƣợng noron mô Tuy nhiên, giá trị R tăng chậm dần (thể qua đƣờng kết R gần đồ thị hình 11) số lƣợng noron lớp ẩn tăng lên - Với cấu trúc ANN, độ dài chuỗi số liệu đƣa vào mô tăng không dẫn đến tăng lên giá trị R hay độ xác mơ (ví dụ: 48 tháng số liệu cho R thấp tháng số liệu với cấu trúc ANN đƣợc khảo sát) Điều xảy số liệu khác biệt đƣa vào chuỗi dài lại mang tính biến động khác biệt nhiều so với quy luật vốn có chuỗi liệu ngắn, từ gây khó khăn cho q trình mơ ảnh hƣởng đến độ xác kết - Khi độ dài chuỗi số liệu đầu vào ngắn từ tháng trở xuống, biến đổi R mô không tuân theo quy luật định Nhƣng với chuỗi số liệu có độ dài từ tháng trở lên, biến đổi giá trị R thu đƣợc từ cấu trúc ANN đồng xu hƣớng (cùng tăng hay giảm) dù biên độ thay đổi R từ cấu trúc ANN nêu có khác KẾT LUẬN Cơng tác mơ nhiệt độ khơng khí trạm khí tƣợng Nhà Bè cho thấy tầm quan trọng độ dài chuỗi số liệu đầu vào đến độ xác kết mô áp dụng cấu trúc ANN khác Sự biến đổi giá trị R mô từ chỗ không tuân theo quy luật định độ dài chuỗi số liệu đầu vào ngắn dƣới tháng đến chỗ có xu hƣớng giống sử dụng chuỗi có độ dài từ tháng trở lên đƣợc thể rõ cho cấu trúc ANN lựa chọn Tuy nhiên, độ dài chuỗi số liệu đƣa vào mô tăng lên chƣa dẫn đến tăng lên giá trị R tức chất lƣợng mô (trong nghiên cứu chí cịn có xu hƣớng giảm dần) sử dụng cấu trúc ANN kết cịn phụ thuộc vào độ phức tạp liệu đầu vào Một kết khác từ cơng tác mơ nhiệt độ khơng khí sai lệch kết mô với kết đo thƣờng xảy mạnh đoạn thuộc đỉnh thấp hay cao đồ thị chuỗi số liệu Đặc biệt, điều thể rõ rệt trƣờng hợp cấu trúc ANN với số lƣợng noron lớp ẩn đƣợc sử dụng để mô Nghiên cứu sử dụng năm số liệu thực đo trạm khí tƣợng miền Đơng Nam Bộ q trình mơ Dù đánh giá đƣợc thực với độ dài khác chuỗi số liệu nhƣng vị trí khảo sát giới hạn trạm khí tƣợng nên cần đƣợc thử nghiệm thêm số liệu thu thập từ trạm khí tƣợng địa phƣơng có đặc điểm tự nhiên khác để tổng qt hóa Mặt khác, tổ hợp thơng số khí tƣợng nhƣ cấu trúc ANN thay đổi có tác động tới mức độ ảnh hƣởng độ dài chuỗi số liệu đến kết mô nhiệt độ khơng khí cần đƣợc điều tra thêm tƣơng lai LỜI CẢM ƠN Tác giả xin cảm ơn Trƣờng Đại học Công nghiệp thành phố Hồ Chí Minh tạo điều kiện thuận lợi nghiên cứu hồn thành Rất cảm ơn đồng nghiệp Viện Khoa học Công nghệ Quản lý Môi trƣờng hỗ trợ tác giả q trình thực cơng việc Xin cám ơn Đài khí tƣợng thủy văn khu vực Nam Bộ cung cấp số liệu cho nghiên cứu © 2019 Trƣờng Đại học Cơng nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh 38 ẢNH HƢỞNG CỦA ĐỘ DÀI CHUỖI SỐ LIỆU ĐẦU VÀO ĐẾN KẾT QUẢ MƠ PHỎNG NHIỆT ĐỘ KHƠNG KHÍ BẰNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO (ANN) TẠI ĐỒNG BẰNG NAM BỘ TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Aqil M., Kita I., Yano A., Nishiyama S., Neural networks for real time catchment flow modeling and prediction, Water Resources Management, 21, pp 1781-1796, 2007 [2] Baboo S.S and Shereef I K., An Efficient Weather Forecasting System using Artificial Neural Network, International Journal of Environmental Science and Development, 1(4), pp 321-325, 2010 [3] Đào Ngun Khơi Huỳnh Ái Phƣơng, Mơ dịng chảy lƣu vực sông Sêrêpôk với mạng nơ-ron nhân tạo, Science & Technology Development, 19: T3-2016, pp 114-124, 2016 [4] Granger R J and Hedstrom N., Modeling hourly rates of evaporation from small lakes, Hydrology and Earth System Science, 15, pp 267-277, 2011 [5] Hayati M, and Mohebi Z., Application of Artificial Neural Networks for Temperature Forecasting, World Academy of Science, Engineering and Technology International Journal of Electrical and Computer Engineering, 1(4), pp 662-666, 2007 [6] Kaur A., Singh H., Artificial Neural Networks in Forecasting Minimum Temperature, International Journal of Electronics & Communication Technology, 2(3), pp 101-105, 2011 [7] Kleiber W., Katz R W and Rajagopalan B., Daily minimum and maximum temperature simulation over complex terrain The Annals of Applied Statistics, Vol 7, No 1, pp 588 - 612, 2013 [8] Kumar M., Bandyopadhyay A., Raghuwanshi N.S., and Singh R., Comparative study of conventional and artificial neural network-based ETo estimation models, Irrigation Science, 26, pp 531-545, 2008 [9] Lê Văn Nghinh, Hoàng Thanh Tùng, Nguyễn Ngọc Hải, Nghiên cứu ứng dụng mạng nơron thần kinh vào dự báo lũ sông tỉnh Bình Định Quảng Trị, Tạp chí Khoa học kỹ thuật Thủy lợi Môi trƣờng, Số 14 (8/2006), trang 65-70, 2006 [10] Narvekar M., Fargose P., Daily weather forecasting using Artificial Neural Network, International Journal of Computer Applications (0975-8887), Volume 121-No.22, pp 9-13, 2015 [11] Nguyễn Quang Hoan, Phạm Thị Trang, Hồng Hồng Cơng, Nguyễn Thị Huyền, Dự báo thời tiết ứng dụng mạng nơron nhân tạo thuật tốn Bayes, Tạp chí Khoa học & Cơng nghệ, Số 13, trang 39-43, 2017 [12] Nguyễn Tân Ân, Nguyễn Quang Hoan, Hệ dự báo thời tiết với ứng dụng mạng nơron nhân tạo, Tạp chí Khoa học & Công nghệ, 90(02), trang 65-70, 2012 [13] Raza K., Jothiprakash V., Multi-output ANN model for prediction of seven meteorological parameters in a weather station, Journal of The Institution of Engineers (India): Series A, 95(4), pp 221-229, 2014 [14] Seyam M., Mogheir Y., Application of Artificial Neural Networks model as analytical tool for groundwater salinity, Journal of Environmental Protection, 2, pp 56-71, 2011 [15] Tan S.B.K., Shuy E.B., and Chua L.H.C., Modelling hourly and daily open-water evaporation rates in areas with an equatorial climate, Hydrological Processes, 21, pp 486-499, 2007 [16] Trần Thị Vân, Hà Dƣơng Xuân Bảo, Đinh Thị Kim Phƣợng, Nguyễn Thị Tuyết Mai Đặng Thị Mai Nhung, Đặc điểm môi trƣờng nhiệt diễn biến đảo nhiệt đô thị bề mặt khu vực bắc thành phố Hồ Chí Minh, Tạp ch Khoa học Trƣờng Đại học Cần Thơ, 49(A), trang 11-20, 2017 [17] Ustaoglu B., Cigizoglub H K and Karacaa M., Forecast of daily mean, maximum and minimum temperature time series by three artificial neural network methods, Meteorological Applications, 15, pp 431- 445, 2008 [18] Zhu S., Nyarko E K and Hadzima-Nyarko M., Modelling daily water temperature from air temperature for the Missouri River, PeerJ, 6:e4894, 2018 Ngày nhận bài: 17/04/2019 Ngày chấp nhận đăng: 08/06/2019 © 2019 Trƣờng Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh ... Thành phố Hồ Chí Minh ẢNH HƢỞNG CỦA ĐỘ DÀI CHUỖI SỐ LIỆU ĐẦU VÀO ĐẾN KẾT QUẢ MƠ PHỎNG NHIỆT ĐỘ KHƠNG KHÍ BẰNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO (ANN) TẠI ĐỒNG BẰNG NAM BỘ 33 Hình Độ ẩm khơng khí đo Trạm Nhà Bè... Minh ẢNH HƢỞNG CỦA ĐỘ DÀI CHUỖI SỐ LIỆU ĐẦU VÀO ĐẾN KẾT QUẢ MƠ PHỎNG NHIỆT ĐỘ KHƠNG KHÍ BẰNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO (ANN) TẠI ĐỒNG BẰNG NAM BỘ 32 đó: yi - giá trị thực đo; yˆ i - giá trị mơ phỏng; ...30 ẢNH HƢỞNG CỦA ĐỘ DÀI CHUỖI SỐ LIỆU ĐẦU VÀO ĐẾN KẾT QUẢ MƠ PHỎNG NHIỆT ĐỘ KHƠNG KHÍ BẰNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO (ANN) TẠI ĐỒNG BẰNG NAM BỘ Để mô tƣợng tự nhiên, nhà khoa