[ĐTCS 2018] - Xây dựng hệ thống dự báo mực nước trên nền tảng WebGIS bằng mô hình mạng nơron nhân tạo hồi tiếp

Xây dựng hệ thống dự báo trực tuyến các yếu tố thuỷ lực theo thời gian thực sử dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo hồi tiếp RNN và hiển thị trực quan qua các biểu đồ và bản đồ GIS. Hệ thống đã chạy hiệu chỉnh và kiểm định cho kết quả tốt với một số lưu vực cụ thể, sẵn sàng cho việc tác nghiệp dự báo.
[ĐTCS 2018] - Xây dựng hệ thống dự báo mực nước trên nền tảng WebGIS bằng mô hình mạng nơron nhân tạo hồi tiếp

Mạng thần kinh nhân tạo hồi tiếp RNN

Mạng neural hồi tiếp (Recurrent Neural Network – RNNs) là một mạng neural có chứa một vòng lặp bên trong nó, ra đời từ việc cải tiến mô hình ANN bằng cách theo dõi được không chỉ đầu vào hiện tại mà cả các đầu vào quá khứ khác. Nói cách khác, nó sẽ có bộ nhớ trong để xử lý loại dữ liệu đầu vào liên tiếp. Bộ nhớ có khả năng ghi lại thông tin trong quá khứ và sử dụng nó trong quá trình xử lý thời gian hiện tại. Một cách thiết lập bộ nhớ đó là sử dụng hàm trễ để lưu trữ dữ liệu trong khoảng thời gian nhất định.
LSTMs (Long Short Term Memory Network) là một loại RNN đặc biệt được thiết kế để tránh các vấn đề về phụ thuộc dài hạn. Ghi nhớ thông tin trong thời gian dài thực tế chính là hành vi mặc định của mạng, chứ không phải là điều nó cần học. Nó có thể học hỏi từ kinh nghiệm của mình để xử lý, phân loại và dự đoán chuỗi thời gian với độ trễ thời gian rất dài không xác định giữa các tập đầu vào. Trong các mạng thần kinh hồi tiếp đều có dạng chuỗi lặp lại mô đun của mạng thần kinh. Với RNNs chuẩn, mô đun lặp lại này có cấu trúc đơn giản, chẳng hạn như một lớp duy nhất như hình 5. LSTM cũng có cấu trúc giống như dây chuyền, nhưng mô-đun lặp đi lặp lại có một cấu trúc khác. Thay vì có một lớp mạng thần kinh đơn nhất, chúng có bốn, tương tác một cách rất đặc biệt. Chúng bao gồm nhiều cấu trúc (cấu tạo từ một hàm kích hoạt sigmod và một phép nhân điểm) gọi là cổng, một cách để tuỳ chọn cho thông tin đi qua (bảo vệ và kiểm soát trạng thái tế bào). Chúng quyết định thông tin mới nào sẽ được lưu trữ, được cập nhật cho tế bào hoặc được xuất ra cho bước sau thông qua các hàm kích hoạt sigmoid và tanh.

Hệ thống thông tin địa lý trực tuyến WebGis

WebGis là một hệ thống thông tin địa lý phân tán trên một mạng các máy tính để tích hợp, trao đổi các thông tin địa lý trên mạng internet. tác giả đã hướng đến lựa chọn công nghệ mã nguồn mở để thực hiện xây dựng hệ thống WebGIS, trong đó lựa chọn MapServer làm nền tảng để thiết kế và phát triển hệ thống. Phần mềm MapServer là một trong những phần mềm mã nguồn mở được ứng dụng rộng rãi do hiệu quả mà nó mang lại, đáp ứng được tối đa nhu cầu của người sử dụng.

Cơ sở dữ liệu

Lựa chọn hệ quản trị CSDL Microsoft SQL Server 2016 là một hệ quản trị CSDL hiện đại, chạy được trên nhiều nền tảng hệ điều hành (kể cả Linux), đồng bộ với nền tảng xây dựng phần mềm đã chọn và bộ công cụ phát triển, đáp ứng được các yêu cầu đề ra của hệ thống và có giải pháp mở rộng tận dụng dữ liệu dùng chung.

 

Thử nghiệm hệ thống dự báo cho một số lưu vực

Kết quả dự báo thủy lực cho đồng bằng châu thổ sông Hồng
Kết quả dự báo thủy lực cho lưu vực sông Tích – Bùi
Kết quả dự báo thủy lực cho lưu vực sông Tam Kỳ


Kết luận
Việc cải tiến mô hình mạng thần kinh nhân tạo thường sang mạng thần kinh nhân tạo hồi tiếp đem lai một số tiến bộ đáng kể, nhất là đối với các bài toán “time series”, khi các yếu tố đầu vào có quan hệ chặt với nhau theo thời gian như các bài toán dự báo dòng chảy từ mưa. Nhờ khả năng tính tức thời của mô hình mạng thần kinh nhân tạo cộng với ưu điểm trực quan của hệ thống thông tin địa lý trực tuyến WebGIS, các giá trị đo đạc khí tượng thuỷ văn sau khi nhập vào cơ sở dữ liệu, qua hệ thống được xây dựng để đưa ra các kết quả tính toán cho người dùng. Hệ thống đã được thử nghiệm cho một số bài toán đạt kết quả tốt.







Tham gia bình luận

Đánh giá





Từ khóa phổ biến
thủy lực | thủy văn | lan truyền chất | môi trường |