• 

  [ĐTCS 2020] - Nghiên cứu và xây dựng mô hình thủy văn thông số tập trung sử dụng phương pháp số giải bài toán ước tính thông số tối ưu.

  [17/12/2020] Nghiên cứu này thử nghiệm 06 phương pháp (Phương pháp ô vuông, Phương pháp Rosenbrock, Phương pháp Nelder-Mead, Phương pháp Hooke-Jeeves, Giải thuật di truyền, Phương pháp SCE) giải bài toán ước tính thông số tối ưu cho mô hình thủy văn Nielsen-Hansen, kết hợp xử lý song song trên GPUs để tăng tốc độ tính toán, áp dụng tính cho 12 lưu vực cụ thể, tìm ra bộ thông số phù hợp nhất cho từng lưu vực. Kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra ưu nhược điểm của từng phương pháp đối với từng lưu vực.

• 

  [ĐTCS 2018] - Xây dựng hệ thống dự báo mực nước trên nền tảng WebGIS bằng mô hình mạng nơron nhân tạo hồi tiếp

  [11/12/2018] Xây dựng hệ thống dự báo trực tuyến các yếu tố thuỷ lực theo thời gian thực sử dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo hồi tiếp RNN và hiển thị trực quan qua các biểu đồ và bản đồ GIS. Hệ thống đã chạy hiệu chỉnh và kiểm định cho kết quả tốt với một số lưu vực cụ thể, sẵn sàng cho việc tác nghiệp dự báo.

• 

  [ĐTCS 2017] - Ứng dụng mạng noron nhân tạo vào bài toán dự báo thuỷ văn

  [07/12/2017] Ứng dụng mạng neuron nhân tạo cho trong bài toán dự báo thủy văn, thủy lực. Một chương trình Fortran có kết hợp nhiều giải thuật (giải thuật di truyền, giải thuật lan truyền ngược sai số, thay đổi tốc độ học mang,..), sử dụng phép biến đổi wavelet để chuẩn hóa dữ liệu đầu vào , sử dụng các kỹ thuật tính toán song song OpenMP và GPU.