Nghiên cứu ứng dụng phương pháp SVM trong dự báo mực nước ngầm tại một số giếng quan trắc vùng Hà Nội

https://tapchi.humg.edu.vn/vi/archives?article=1131
  • Cơ quan:

    1 Khoa Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Mỏ - Địa chất, Việt Nam;
    2 Hội Địa chất thủy văn Việt Nam, Việt Nam

  • *Tác giả liên hệ:
    This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
  • Nhận bài: 20-06-2017
  • Sửa xong: 20-08-2017
  • Chấp nhận: 30-10-2017
  • Ngày đăng: 30-10-2017
Lượt xem: 1501
Lượt tải: 719
Yêu thích: 5.0, Số lượt: 71
Bạn yêu thích

Tóm tắt:

Nước ngầm được sử dụng rộng rãi trong nền kinh tế quốc dân, vì thế việc dự báo sự thay đổi lượng trữ nước ngầm mà đặc trưng của nó là mực nước là một việc hết sức cần thiết. Trong bài báo này chúng tôi sử dụng phương pháp SVM (Support Vector Machine) để dự báo mực nước ngầm cho các giếng khoan trong vùng Hà Nội. Việc thử nghiệm được tiến hành với 2 phương án dự báo. Phương án thứ nhất chúng tôi dự báo mực nước tương lai dựa vào mực nước tại thời điểm hiện tại và quá khứ. Phương án thứ hai, theo các nghiên cứu thuỷ văn, dữ liệu về mưa cũng ảnh hưởng rất lớn đến trữ lượng nước ngầm trong tương lai. Việc dự báo cần cả thông số về lượng mưa tại thời điểm hiện tại và lượng mưa trong quá khứ.

Trích dẫn
Đặng Hữu Nghị, , Đặng Đình Phúc và Bùi Thị Vân Anh, 2017. Nghiên cứu ứng dụng phương pháp SVM trong dự báo mực nước ngầm tại một số giếng quan trắc vùng Hà Nội, Tạp chí Khoa học kỹ thuật Mỏ - Địa chất, số 58, kỳ 5.