Xây dựng bộ công cụ tính toán lan truyền sóng bằng mạng nơ ron nhân tạo ANN

Tính toán lan truyền sóng từ ngoài khơi đến khu vực gần bờ là vấn đề quan trọng khi xem xét các hiện tượng thủy động lực khu vực gần bờ, được quan tâm hàng đầu trong các thiết kế công trình chỉnh trị cửa sông, ven biển. Để tính toán lan truyền sóng, có thể dùng phương pháp truyền thống bằng công thức có xét các hệ số giảm sóng (hệ số sóng vỡ, khúc xạ, nhiễu xạ…). Theo hướng hiện đại, hiện nay dùng mô hình hóa theo hướng vật lý và được thực hiện qua chương trình thương mại như MIKE ZERO (Đan Mạch), DELFT3D (Hà Lan)…Bên cạnh đó, một số nghiên cứu có tính mới thông qua mô hình đó là, mô hình hóa theo hướng dữ liệu dựa trên các luật học, học sâu…Nghiên cứu này tính toán lan truyền sóng sẽ được thực hiện thông qua mô hình Mike 21SW và mô hình mạng nơ ron nhân tạo ANN, từ đó so sánh, đánh giá độ chính xác của hai phương pháp, sau đó xây dựng bộ công cụ tính toán lan truyền sóng bằng mô hình mạng nơ ron nhân tạo. Phương pháp ANN sử dụng với mạng nơ-ron nhân tạo đa lớp (Multi-layer Perceptron - MLP) và giải thuật lan truyền ngược (Backpropagation algorithm).

1. ĐẶT VẤN ĐỀ

2. TÍNH TOÁN SÓNG BẰNG MÔ HÌNH MIKE 21SW

3. BỘ CÔNG CỤ TÍNH TOÁN LAN TRUYỀN SÓNG BẰNG NƠ RON NHÂN TẠO

4. KẾT LUẬN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Scott C. James, Yushan Zhang, Fearghal O'Donncha (2018). A machine learning framework to forecast wave conditions, Coastal Engineering, Volume 137, pages 1 - 10.

2. Jadran Berbić, Eva Ocvirk, Dalibor Carević, Goran Lončar (2017). Application of neural networks and support vector machine for significant wave height prediction, Oceanologia, volume 59, issue 3, pages 331 - 349, ISSN 0078-3234, https://doi.org/10.1016/j.oceano.2017.03.007.

3. D.J. Peres, C. Iuppa, L. Cavallaro, A. Cancelliere, E. Foti (2015). Significant wave height record extension by neural networks and reanalysis wind data, Ocean Modelling, volume 94, pages 128 - 140, ISSN 1463 - 5003, https://doi.org/10.1016/j.ocemod.2015.08.002.

4. Hyun-Doug Yoon, Daniel T. Cox, Munki Kim (2013). Prediction of time-dependent sediment suspension in the surf zone using artificial neural network, Coastal Engineering, volume 71, pages 78 - 86, ISSN 0378 - 3839, https://doi. org/10.1016/j.coastaleng.2012.08.005.

5. Yunwei Wang, Jun Chen, Hui Cai, Qian Yu, Zeng Zhou (2021). Predicting water turbidity in a macro-tidal coastal bay using machine learning approaches, Estuarine, Coastal and Shelf Science, volume 252, 107276, ISSN 0272 - 7714, https://doi.org/10.1016/j.ecss.2021.107276.

6. Sooyoul Kim, Tracey H.A. Tom, Masahide Takeda, Hajime Mase (2021). A framework for transformation to nearshore wave from global wave data using machine learning techniques: Validation at the Port of Hitachinaka, Japan, Ocean Engineering, volume 221, 108516, ISSN 0029 - 8018, https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2020.108516.

7. Lê Văn Nghinh, Hoàng Thanh Tùng, Nguyễn Ngọc Hải (2006). Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ ron thần kinh vào dự báo lũ các sông ở tỉnh Bình Định và Quảng Trị. Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Thủy lợi và Môi trường, số. 14., tr 65 – 70.

8. Nguyễn Đăng Tính (2008). Ứng dụng mạng nơ ron nhận tạo để dự báo mưa và dòng chảy làm cơ sở cho công tác phòng trành và giảm nhẹ thiên tai hạn hán trên một số lưu vực sông thuộc vùng Tây nguyên Việt Nam. Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Thủy lợi và Môi trường, số. 22, tr 41 – 48.

9. Đặng Văn Tỏ (2010). Phục hồi dữ liệu sóng biển bằng mạng nơ-ron nhân tạo. Tạp chí Khoa học và Công nghệ biển T10, số 1, tr 17 - 25.

10. Trần Hồng Thái, Mai Văn Khiêm, Nguyễn Bá Thủy, Bùi Mạnh Hà, Phạm Khánh Ngọc (2022). Xây dựng mô hình mạng nơ ron hồi quy dự báo độ cao sóng có nghĩa tại trạm Cồn Cỏ, Quảng Trị, Việt Nam. Tạp chí Khí tượng Thủy văn, tập. 4, số. 736(1), tr 73 - 84.

_______________________________________________________________________

Chi tiết bài báo xem tại đây: Xây dựng bộ công cụ tính toán lan truyền sóng bằng mạng nơ ron nhân tạo ANN

Vũ Văn Ngọc1, *, Tạ Đức Hải2
1 Phòng Thí nghiệm trọng điểm Quốc gia về động lực học sông biển
2 Khoa Hàng không vũ trụ, Học viện Kỹ thuật Quân sự

TẠP CHÍ NÔNG NGHIỆP VÀ PHÁT TRIỂN NÔNG THÔN