I. Phân tích dự báo độ mặn nước thô
Phân tích dự báo độ mặn nước thô là một nhiệm vụ quan trọng trong quản lý và xử lý nước. Độ mặn của nước thô ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng nước sau xử lý, đặc biệt trong bối cảnh biến đổi khí hậu và ô nhiễm nguồn nước ngày càng nghiêm trọng. Việc dự báo chính xác độ mặn giúp các nhà máy nước chuẩn bị kế hoạch xử lý phù hợp, đảm bảo cung cấp nước sạch an toàn cho người dân. Mô hình chuỗi thời gian được sử dụng để phân tích và dự báo độ mặn dựa trên dữ liệu lịch sử, giúp nâng cao hiệu quả quản lý nguồn nước.
1.1. Xử lý nước thô
Xử lý nước thô là quá trình loại bỏ các tạp chất và điều chỉnh độ mặn để đạt tiêu chuẩn nước sinh hoạt. Độ mặn cao có thể gây ăn mòn hệ thống ống dẫn và ảnh hưởng đến sức khỏe người dùng. Các phương pháp xử lý bao gồm lọc, khử muối và sử dụng hóa chất. Việc dự báo độ mặn trước xử lý giúp tối ưu hóa quy trình và giảm chi phí vận hành.
1.2. Mô hình chuỗi thời gian
Mô hình chuỗi thời gian là công cụ hiệu quả để phân tích và dự báo các biến đổi theo thời gian, như độ mặn nước thô. Các mô hình như ARIMA, LSTM, và GRU được sử dụng để dự đoán độ mặn dựa trên dữ liệu lịch sử. Việc lựa chọn kích thước cửa sổ dữ liệu và khoảng thời gian dự báo là yếu tố quan trọng để đảm bảo độ chính xác của mô hình.
II. Ứng dụng mô hình dự báo
Ứng dụng mô hình dự báo trong quản lý nguồn nước mang lại nhiều lợi ích thiết thực. Các mô hình như ANN, CNN, và TCN được sử dụng để dự báo độ mặn nước thô, giúp các nhà máy nước chuẩn bị kế hoạch xử lý kịp thời. Việc dự báo chính xác độ mặn giúp giảm thiểu rủi ro và nâng cao hiệu quả quản lý nguồn nước. Dự báo chất lượng nước cũng là một ứng dụng quan trọng của các mô hình này, đảm bảo cung cấp nước sạch an toàn cho người dân.
2.1. Dự báo độ mặn
Dự báo độ mặn là nhiệm vụ chính trong nghiên cứu này. Các mô hình máy học được sử dụng để dự đoán độ mặn nước thô dựa trên dữ liệu lịch sử. Việc so sánh hiệu suất của các mô hình giúp lựa chọn phương pháp phù hợp nhất cho từng bối cảnh cụ thể. Kết quả dự báo được sử dụng để hỗ trợ quyết định trong quản lý và xử lý nước.
2.2. Phân tích mô hình
Phân tích mô hình là bước quan trọng để đánh giá hiệu suất của các phương pháp dự báo. Các chỉ số như MAE, MSE, và RMSE được sử dụng để so sánh độ chính xác của các mô hình. Việc phân tích giúp xác định mô hình phù hợp nhất cho dự báo độ mặn nước thô, đảm bảo tính hiệu quả và độ tin cậy trong quản lý nguồn nước.
III. Thực nghiệm và kết quả
Thực nghiệm và kết quả là phần quan trọng của nghiên cứu này. Dữ liệu độ mặn nước thô được thu thập từ trạm bơm Hòa Phú trong 6 năm (2017-2022) và được sử dụng để huấn luyện và đánh giá các mô hình dự báo. Quá trình tiền xử lý dữ liệu bao gồm loại bỏ giá trị ngoại lai, xử lý dữ liệu thiếu và chuẩn hóa dữ liệu. Kết quả thực nghiệm cho thấy các mô hình như LSTM và CNN đạt hiệu suất cao trong dự báo độ mặn.
3.1. Tiền xử lý dữ liệu
Tiền xử lý dữ liệu là bước quan trọng để đảm bảo chất lượng dữ liệu đầu vào. Các bước bao gồm loại bỏ giá trị ngoại lai, xử lý dữ liệu thiếu và chuẩn hóa dữ liệu. Việc tiền xử lý giúp nâng cao độ chính xác của các mô hình dự báo và đảm bảo tính tin cậy của kết quả.
3.2. Kết quả thực nghiệm
Kết quả thực nghiệm cho thấy các mô hình như LSTM và CNN đạt hiệu suất cao trong dự báo độ mặn nước thô. Các chỉ số đánh giá như MAE, MSE, và RMSE được sử dụng để so sánh hiệu suất của các mô hình. Kết quả này giúp lựa chọn mô hình phù hợp nhất cho dự báo độ mặn, đảm bảo tính hiệu quả trong quản lý nguồn nước.
