VI. Bốc ục luận văn
2.2.4 Các bước tính toán
Từ các tổng hợp, phân tích sự ứng dụng hiệu quả của các mô hình ở trên, tác giả đã tổng hợp lại phương pháp nghiên cứu bằng việc ứng dụng mô hình như sau:
- Xây dựng mạng trí tuệ nhân tạo (ANN) để dự báo dòng chảy đến hồ dựa trên kết quả chạy mô hình MIKE NAM và số liệu thực đo trên lưu vực. Hình 2.2 thể hiện các bước tính toán chi tiết của luận văn.
Hình 2.7 Sơ đồ khối xây dựng mạng ANN và dự báo.
Xác định tiểu lưu vực Đăk Mốt và Plei Krông
Hiệu chỉnh và kiểm định mô hình MIKE NAM cho
tiểu lưu vực Đăk Mốt
Tính toán khôi phục dòng chảy đến lưu vực Plei Krong
mượn bộ số liệu của lưu vực Đak Mốt
Xác định bộ biến đầu vào cho mô hình
ANN
Đào tạo mạng ANN, dự báo dòng chảy đến hồ
PleiKrong QPL(t) = f(It-1)
CHƯƠNG III. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
Từ mục tiêu nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu được lựa chọn ở trên, trình tự tính toán được tiến hành như sau:
- Hiệu chỉnh kiểm định mô hình MIKE NAM cho tiểu lưu vực có số liệu đo đạc là tiểu lưu vực sông Pô Kô tính đến trạm thủy văn Đăk Mốt (từ đây gọi là tiểu lưu vực Đăk Mốt).
- Tính toán khôi phục dòng chảy đến hồ Plei Krông bằng cách áp dụng bộ thông số của tiểu lưu vực Đăk Mốt theo đặc tính lưu vực sông tương tự.
- Xác định bộ biến đầu vào của mô hình ANN
- Đào tạo mạng ANN để dự báo dòng chảy đến hồ Plei Krông dựa vào các số liệu thực đo tại các thời đoạn trước cho các biến được lựa chọn ở bước trên.
- Dự báo thử nghiệm.
Từ đó các kết quả thu được được trình bày chi tiết ở các phần tiếp theo của chương này.