Dự đoán và cảnh báo thông số chất lượng nguồn nước đồng bằng sông Cửu Long sử dụng thuật toán học sâu

Abstract

Phương pháp dự đoán và cảnh báo mới dựa trên mạng lưới học sâu LSMT được đề xuất để xác định sự thay đổi các thông số nguồn nước. Các dữ liệu thu thập được từ cảm biến được đặt tại vị trí cần dự báo và được lưu trữ trước khi được xử lý thích hợp cho hoạt động huấn luyện. Cuối cùng, một mô hình dự báo chất lượng nước dựa trên LSTM được xây dựng bằng cách sử dụng dữ liệu có sẵn và thông tin tương quan của nó.