NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO ĐỂ XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO NỒNG ĐỘ SO2 CỰC ĐẠI NGÀY

Tóm tắt

Mạng nơron nhân tạo (ANNs) đã được nghiên cứu ứng dụng thử nghiệm để xây dựng mô hình dự báo nồng độ SO₂ cực đại ngày cho thành phố Hà Nội. Năm thông số đã được sử dụng như là biến đầu vào cho mô hình bao gồm: Tốc độ gió (WS), độ ẩm (HUM), lượng mưa trung bình (RAIN), nhiệt độ (TEM), và nồng độ SO₂ cực đại ngày trước đó. Bộ dữ liệu huấn luyện và kiểm tra mô hình được trích xuất từ trạm quan trắc chất lượng không khí Láng, Hà Nội từ năm 2003 đến 2004. Kết quả thử nghiệm bước đầu cho thấy, độ tin cậy của mô hình nghiên cứu là tương đối khả quan, giá trị nRMSE của các mô hình nằm trong khoảng từ 38,5% đến 11,7% ngay cả với giả thiết khi thông số khí tượng bị khuyết thiếu. Đối với trường hợp đầy đủ dữ liệu khí tượng (04 thông số) độ tin cậy của mô hình là tốt nhất ứng với giá trị của nRMSE, RMSE và MAE lần lượt là 11,7%, 3,28 ppb và 2,58 ppb, tương ứng. Thêm nữa, diễn biến nồng độ SO₂ dự báo khá tương quan với diễn biến thực tế đo được tại trạm quan trắc. Điều này cho thấy, ANN là một công cụ triển vọng để xây dựng mô hình dự báo thống kê chất lượng không khí.