1. Trang chủ
  2. » Giáo Dục - Đào Tạo

Nghiên cứu xây dựng bộ công cụ mô hình dựa vào dữ liệu Để dự báo dòng chảy sông nhỏ Áp dụng thử nghiệm sông bùi

15 0 0
Tài liệu được quét OCR, nội dung có thể không chính xác
Tài liệu đã được kiểm tra trùng lặp

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Nghiên cứu xây dựng bộ công cụ mô hình dựa vào dữ liệu để dự báo dòng chảy sông nhỏ áp dụng thử nghiệm sông Bùi
Tác giả Nguyen Va Moit, Phùng-Minh Tiến B, Nh Ha
Người hướng dẫn TS. Trương Văn Anh
Trường học Trường Đại Học Khoa Học Tự Nhiên
Chuyên ngành Khoa Học Dữ Liệu
Thể loại Luận văn
Năm xuất bản 2023
Thành phố Hồ Chí Minh
Định dạng
Số trang 15
Dung lượng 771,29 KB

Các công cụ chuyển đổi và chỉnh sửa cho tài liệu này

Nội dung

NỘI DUNG BÁO CÁO... Tổng quan về các phương pháp dự báo dòng chảy sông Các nghiên cứu trong nước... THANK FOR YOUR ATTENDANCE AND LISTEN.

Trang 1

X* sự “=

NGHIEN CUU XAY DUNG BO CONG J MÔ HÌNH DỰA -

VÀO DỮ LIỆU ĐỂ DỰ BÁO DÒNG CHẢY S ÔNG

DUNG THU NGHIEM SONG BUI

SVNC: PHÙNG-MINH TIẾN

| ` B NH HA (Gos

oe y

GVHD: TS.TRUONG VANANH

Trang 2

NỘI DUNG BÁO CÁO

Trang 3

WV

4

WS

Xây dựng bộ công cụ mồ hình dựa vào dữ liệu để dự báo dòng

chảy sông nhỏ áp dụng thử nghiệm sông Bùi

>

y

Trang 4

af,

Lưu vực sông Bùi

TV Lam Son

"8Ì

1:200,000

Z4 TEENEET HÀ Íes

0 1.252.5 5 7.5 10

Trang 5

NỘI DUNG NGHIÊN CỨU

Xây dựng mồ hình dự báo AR, ARMA, ARIMA

Trang 6

Tổng quan về

các

phương

pháp dự báo dòng chảy sông

Các nghiên cứu trong nước

Trang 7

Tông quan vân đê nghiên cứu

j M6 hinh AR

Phương pháp nghiên cứu

Mô hình ARMA

Thu thap tài liệu

M6 hinh ARIMA

Mô hình

AR

|

M6 hinh ARMA

|

Mô hình ARIMA

|

Hiệu chỉnh

và kiêm định

mô hình AR

Hiệu chỉnh

và kiểm định

mô hình ARMA

Hiệu chỉnh

và kiểm định

mô hình ARIMA

—S SS

Du bao thu ngiém

Viet bao cao

Trang 8

Dữ liệu đầu

vào giờ mỗi

một số liệu

tương ứng

với 1 chấm của hình trong 10 năm

s4 Figure 2

File Edit View

Insert Tools Desktop Window Help

nøødsiä.ñ8.hE

2500

2400 F

3 S

R Ss

E S

2000

1900

0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500

Trang 9

MOVING AVERAGE

-+ Figure 2 File Edit View

OeGas|a

2500

Insert Tools Desktop Window

OE RE

Help

2400 F

2300

2100

2000

1900

1800 Ƒ

1700 i iL 4L iL 4L iL

4L

500 1000 1500 2000 2500 3000

time t (1 year)

3500 4000 4500

Trang 10

DO THI TUONG QUAN

# Figure 2

File Edit View Insert Tools Desktop Window

Hewas/a/\ ob kB

Help

Correlogram

correlation

———— 95 % ~confidence 0.8 99.5% confidence

0.2 7

0 200 400 600 800

1000 1200 1400 1600 1800 2000

k

Trang 11

ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH

File Edit View Insert Tools Desktop Window Help

observed predicted

|

2300 fF =]

1300 + + i + i

time t [days] > 102

0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 a 4.5

Trang 12

KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH

®© Figure 5 — 1

File Edit View Insert’ Tools Desktop Window Help

tì e3 6i || ñEN| nà rz

2AAMAQH

observed

2350 TF ———®>——— predicted

2050 + ! | } E)

2000 i i i + i i

time t [days]

Trang 13

KẾT QUÁ VÀ THẢO LUẬN

Y 0.826674 | | |Í II EEE validation

x 10

Y 0.74 x45

Y 0.647437

L

Trang 14

KẾT LUẬN

0.975 0.934 0.894 0.858 0.827 0.799 0.775 0.752 0.730

Mo hình này ứng dung được cho mô phỏng cho lưu vực nhỏ

Mo hinh này phục vụ cho công tác dự báo cho tương lai

Mô hình này có thể bổ sung kéo dài tài liệu trống

Trang 15

THANK FOR YOUR

ATTENDANCE AND

LISTEN

Ngày đăng: 28/02/2025, 20:52

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

🧩 Sản phẩm bạn có thể quan tâm

w