ẢNH HƯỞNG CỦA ĐỘ DÀI CHUỖI SỐ LIỆU ĐẦU VÀO ĐẾN KẾT QUẢ MÔ PHỎNG NHIỆT ĐỘ KHÔNG KHÍ BẰNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO (ANN) TẠI ĐỒNG BẰNG NAM BỘ

Tóm tắt

Mạng nơron nhân tạo (ANN) được sử dụng để mô phỏng nhiệt độ không khí cho trạm khí tượng Nhà Bè. Bộ số liệu sử dụng gồm 5 yếu tố đầu vào với 1 yếu tố đầu ra là nhiệt độ không khí. Cấu trúc ANN trong phần mềm Matlab được thiết kế gồm 2 lớp ẩn với 3 cấp số lượng nơron (2, 5 và 8) trong mỗi lớp ẩn và hàm chuyển tansig. Những độ dài chuỗi số liệu khác nhau từ 1 tháng đến 48 tháng khi khảo sát đã cho kết quả R từ 0.8318 đến 0.9673. Giá trị R thay đổi không theo quy luật khi độ dài của chuỗi số liệu từ 4 tháng trở xuống nhưng lại mang xu hướng giống nhau cho cả 3 cấu trúc ANN khi số liệu dài bằng 6 tháng hoặc hơn. Với cùng cấu trúc ANN, độ dài chuỗi số liệu tăng không đảm bảo cho giá trị R tăng. Sự sai lệch trong kết quả mô phỏng xảy ra mạnh hơn ở những đoạn đỉnh thấp hay cao của chuỗi số liệu, nhất là khi cấu trúc ANN có số lượng noron ít trong lớp ẩn.