Thông tin chung
  English
  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác
  Tài liệu tham khảo
  Hiệu chỉnh
 
Số người truy cập: 112,298,152

 Flood Prediction Using Multilayer Perceptron Networks and Long Short-Term Memory Networks at Thu Bon-Vu Gia Catchment, Vietnam.
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Duy Vu Luu, Thi Ngoc Canh Doan, Khanh Le Nguyen, Ngoc Duong Vo.
Nơi đăng: Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social-Informatics and Telecommunications Engineering.; Số: 978-3-030-77423-3;Từ->đến trang: pp 393-402;Năm: 2021
Lĩnh vực: Khoa học; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Quốc tế
TÓM TẮT
ABSTRACT
There is a significant change in the amplitude of rainfall between the rainy season and the dry season at Thu Bon-Vu Gia catchment in Vietnam. 65% to 80% of the annual rainfall is in the rainy season. Therefore, Thu Bon - Vu Gia catchment is a highly flood prone region. Floods frequently occur in this area and destroy critical infrastructure. This study compares Multilayer Perceptron (MLP) networks and Long Short-Term Memory (LSTM) networks in forecasting floods at Thu Bon-Vu Gia catchment. Discharges at the downstream point are predicted by utilizing periodic rainfall and flow data at upstream locations. Both models do not use other hydrologic, geological and meteorological data, which have low quality at the study site. Both models are reliable to forecast the flood in the catchment when the values of RMSE and NSE of the models are about 320 m3/s and 0.5 respectively.
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn