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.
Hiện nay, có rất nhiều phương pháp dự báo đã được đưa ra dựa trên mô hình vật lý và mô hình toán học, kết quả của các mô hình nói trên đã đạt được một số thành công đáng ghi nhận. Tuy nhiên, vấn đề tìm kiếm phương pháp đủ tốt, đáp ứng các yêu cầu thực tế giải quyết bài toán dự báo thuỷ văn, thủy lực vẫn là nội dung nghiên cứu thời sự hiện nay.
Một hướng tiếp cận mới để mô hình hoá các hiện tượng thuỷ văn, thủy lực là dựa trên các công nghệ học máy. Mô hình này dựa trên một cơ sở dữ liệu thực tế đủ lớn và áp dụng kỹ thuật tính toán hiện đại - phương pháp học máy, một phần của trí tuệ nhân tạo – tận dụng sự phát triển của công nghệ tính toán đã đang là một trong những lĩnh vực nghiên cứu phát triển mạnh mẽ.
Mục đích nghiên cứu
Mạng nơron nhân tạo và các giải thuật liên quan,
Xây dựng phần mềm dự báo bằng mạng nơron nhân tạo.
Phương pháp nghiên cứu
Phân tích, thống kê và tính toán các tư liệu thu thập được,
Mô hình hóa bài toán dự báo bằng việc phát triển chương trình tính toán ngôn ngữ
Fortran.