I. Giới thiệu đề tài
Ô nhiễm không khí đã trở thành một vấn đề nghiêm trọng không chỉ tại Việt Nam mà còn trên toàn cầu. Theo Tổ chức Y tế Thế giới (WHO), mỗi năm có khoảng 7 triệu người tử vong do các bệnh liên quan đến ô nhiễm không khí. Tại Việt Nam, tình trạng ô nhiễm không khí ngày càng gia tăng, đặc biệt ở các thành phố lớn như Hà Nội và TP.HCM, nơi mà các chỉ số chất lượng không khí thường xuyên vượt mức cho phép. Do đó, việc dự báo chất lượng không khí là vô cùng cần thiết nhằm cung cấp thông tin kịp thời cho người dân và các cơ quan quản lý. Luận văn này tập trung vào việc xây dựng các mô hình dự báo chất lượng không khí bằng các phương pháp học sâu, nhằm nâng cao khả năng dự đoán chính xác các chỉ số ô nhiễm như PM2.5, CO, NO2.
1.1. Tình hình ô nhiễm không khí tại Việt Nam
Tình trạng ô nhiễm không khí tại Việt Nam đang ở mức báo động với nhiều nguyên nhân như phát triển công nghiệp, đô thị hóa nhanh chóng và gia tăng phương tiện giao thông. Theo số liệu thống kê, Việt Nam đứng thứ 17 trong danh sách các quốc gia ô nhiễm nhất thế giới. Điều này không chỉ ảnh hưởng đến sức khỏe cộng đồng mà còn gây thiệt hại kinh tế lớn. Cần có các biện pháp quản lý và theo dõi chất lượng không khí hiệu quả để bảo vệ sức khỏe người dân và môi trường.
II. Các mô hình dự báo chất lượng không khí
Luận văn đã nghiên cứu và phát triển nhiều mô hình dự báo khác nhau dựa trên các thuật toán học máy và học sâu. Các mô hình này bao gồm ANN, RNN, LSTM, CNN-LSTM và các mô hình hybrid. Mỗi mô hình được đánh giá dựa trên độ chính xác của các dự báo cho các chỉ số chất lượng không khí khác nhau. Kết quả cho thấy mô hình LSTM-LSTM và ESN có hiệu suất dự báo tốt nhất, với sai số thấp nhất trong hầu hết các thí nghiệm. Việc áp dụng các mô hình này không chỉ giúp cải thiện độ chính xác của dự báo mà còn giúp phát triển các ứng dụng theo dõi chất lượng không khí một cách hiệu quả.
2.1. Phân tích dữ liệu và xây dựng mô hình
Trước khi xây dựng mô hình, dữ liệu chất lượng không khí được thu thập từ các trạm quan trắc khác nhau. Quá trình tiền xử lý dữ liệu bao gồm việc chuẩn hóa và phân tích thống kê để tìm hiểu mối quan hệ giữa các chỉ số ô nhiễm. Các yếu tố như PM2.5, TSP, CO được xem xét kỹ lưỡng để xác định các đặc tính dữ liệu và lựa chọn input features phù hợp cho việc huấn luyện mô hình. Kết quả cho thấy mối tương quan giữa các chỉ số ô nhiễm là rất quan trọng trong việc dự báo chính xác chất lượng không khí.
III. Ứng dụng và giá trị thực tiễn
Luận văn không chỉ dừng lại ở việc xây dựng mô hình dự báo mà còn phát triển một ứng dụng quản lý và theo dõi chất lượng không khí. Ứng dụng này cung cấp thông tin tức thời về chất lượng không khí cho người dân, giúp họ có thể chủ động trong việc lên kế hoạch cho các hoạt động ngoài trời. Việc phát triển ứng dụng này có ý nghĩa lớn trong việc nâng cao nhận thức cộng đồng về ô nhiễm không khí, từ đó thúc đẩy các hành động bảo vệ sức khỏe và môi trường.
3.1. Tác động đến cộng đồng
Sự phát triển của ứng dụng theo dõi chất lượng không khí không chỉ giúp người dân nắm bắt thông tin kịp thời mà còn tạo ra một nền tảng để các cơ quan chức năng có thể đưa ra các chính sách phù hợp nhằm cải thiện chất lượng không khí. Nhờ vào việc sử dụng các mô hình dự báo hiện đại, ứng dụng có thể cung cấp các dự báo chính xác về tình trạng ô nhiễm trong tương lai gần, từ đó người dân có thể có các biện pháp bảo vệ sức khỏe hiệu quả hơn.
