Tổng quan

Luận văn này nghiên cứu và phát triển mô hình Machine Learning nhằm dự đoán lượng mưa từ nhiều nguồn dữ liệu thời tiết khác nhau. Mục tiêu chính là cải thiện độ chính xác và hiệu quả của các dự báo lượng mưa, góp phần hỗ trợ các quyết định quan trọng trong nông nghiệp, quản lý tài nguyên nước và phòng chống thiên tai.

Đầu tiên, dữ liệu thời tiết từ các nguồn đáng tin cậy như trạm quan trắc, vệ tinh, và cơ sở dữ liệu quốc tế được thu thập và tiền xử lý. Các kỹ thuật xử lý dữ liệu tiên tiến như làm sạch, chuẩn hóa và biến đổi dữ liệu được áp dụng để chuẩn bị dữ liệu cho quá trình huấn luyện mô hình.

Tiếp theo, các thuật toán Machine Learning và Deep Learning tiên tiến như mạng nơ-ron tích chập (CNN) và LSTM (Long Short-Term Memory) được lựa chọn và tối ưu hóa. Mô hình dự báo được xây dựng và huấn luyện trên tập dữ liệu lịch sử, sử dụng các kỹ thuật học máy để học các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu.

Hiệu suất của các mô hình được đánh giá kỹ lưỡng bằng các chỉ số đánh giá như Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), và R-squared (R²). Kết quả cho thấy các mô hình Deep Learning, đặc biệt là LSTM, có khả năng dự đoán lượng mưa với độ chính xác cao hơn so với các mô hình truyền thống.

Cuối cùng, luận văn đề xuất các ứng dụng thực tiễn của mô hình dự đoán lượng mưa trong việc hỗ trợ ra quyết định trong nông nghiệp, quản lý tài nguyên nước, và phòng chống thiên tai. Những hạn chế của nghiên cứu cũng được thảo luận, và các hướng nghiên cứu tiếp theo được đề xuất nhằm cải thiện độ chính xác và mở rộng phạm vi ứng dụng của mô hình.

Mục tiêu nghiên cứu

• Thu thập và Tiền xử lý dữ liệu thời tiết: Tìm kiếm và thu thập dữ liệu thời tiết từ nhiều nguồn khác nhau, sau đó thực hiện các bước tiền xử lý để chuẩn bị dữ liệu cho quá trình huấn luyện mô hình.
• Lựa chọn và Tối ưu hóa thuật toán Machine Learning: Khảo sát và áp dụng các thuật toán Machine Learning và Deep Learning tiên tiến, đồng thời tối ưu hóa các tham số để đạt được độ chính xác cao nhất trong dự đoán lượng mưa.
• Ứng dụng thực tiễn và phương hướng phát triển: Đề xuất các ứng dụng thực tiễn của mô hình dự đoán lượng mưa và đưa ra các hướng phát triển và nghiên cứu cho các nghiên cứu sau này.

Phạm vi nghiên cứu

Sử dụng dữ liệu thời tiết lịch sử từ các trạm quan trắc và nguồn dữ liệu công khai như NOAA hoặc các cơ sở dữ liệu thời tiết quốc tế. Áp dụng các thuật toán Deep Learning như hồi quy tuyến tính, mạng nơ-ron tích chập (CNN), và mạng nơ-ron hồi quy (RNN). Từ dữ liệu thu thập được, thực hiện các bước tiền xử lý dữ liệu bao gồm làm sạch, chuẩn hóa và chuyển đổi dữ liệu. Tiến hành xây dựng các mô hình dự đoán dựa trên bộ dữ liệu đã thu thập và xử lý. Sau đó sử dụng các chỉ số đánh giá như Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE) hay R-squared (R²) để đánh giá hiệu suất của các mô hình sau khi hoàn tất huấn luyện. Cuối cùng là so sánh kết quả của các mô hình và chọn ra mô hình phù hợp nhất.

Thiết kế mô hình

Bắt đầu vào việc xây dựng mô hình, tôi đã thiết kế ra cấu trúc sơ bộ và cách thức vận hành của mô hình kết hợp này. Và dựa trên cấu trúc sơ bộ các lớp, tôi sẽ xây dựng 2 mô hình riêng lẻ, sau đó kết hợp chúng lại.

Khi mô hình đã được xây dựng hoàn tất và bộ dữ liệu cũng được điều chỉnh hợp lý, sẵn sàng cho việc huấn luyện mô hình. Tôi sẽ bắt đầu tiến hành việc huấn luyện cho mô hình.

Như đã nói và phân tích ở trên, đề tài này có bộ dữ liệu khá lớn (gần 38000 mẫu với dữ liệu gồm ảnh, chuỗi số liệu và số), đồng thời mô hình cũng có độ phức tạp đáng kể và lượng tham số cần học không nhỏ.

Điều này dẫn đến việc phải đưa dữ liệu vào mô hình đúng cách để trách hiện tượng tràn RAM hoặc Overfitting. Cụ thể, tôi sẽ chia bộ dữ liệu này thành các batch, sau đó đưa vào mô hình để huấn luyện theo từng batch.

Đồng thời, để có thể đánh giá được quá trình huấn luyện, tôi sẽ lưu các giá trị mất mát lại và từ đó thể hiện quá trình biến động giá trị của chúng qua biểu đồ.

Hoàn tất quá trình huấn luyện mô hình với tập dữ liệu huấn luyện, ta bước sang quá trình đánh giá mô hình với tập dữ liệu thử nghiệm.

Tương tự như quá trình huấn luyện, ở đây ta cũng nén các tập dữ liệu lại thành 1 tập duy nhất và load nó vào mô hình theo từng batch để đánh giá. Với mỗi bước thử nghiệm, giá trị mất mát sẽ được ghi lại để sau khi hoàn tất quá trình này, ta sẽ có thể tính toán ra được giá trị trung bình trong quá trình đánh giá.

Kết luận

Thông qua đề tài này, tôi đã thu được nhiều kết luận quan trọng thông qua việc áp dụng các thuật toán học sâu để dự đoán lượng mưa. Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình của tôi đạt được độ chính xác tương đối cao trong việc dự đoán lượng mưa, điều này chứng tỏ tính khả thi và tiềm năng của việc ứng dụng công nghệ máy học vào lĩnh vực này.

Các bước chuẩn bị và xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình, huấn luyện và đánh giá mô hình đã được thực hiện một cách cẩn thận. Tôi đã sử dụng dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, qua đó mô hình đã học được những đặc điểm quan trọng và đưa ra dự đoán với độ chính xác cao. Kết quả cụ thể cho thấy mô hình của chúng tôi có thể dự đoán lượng mưa với độ chính xác cao trong việc dự đoán lượng mưa, với sai số MAE và MSE ở mức chấp nhận được.

Tuy nhiên, trong quá trình nghiên cứu, tôi cũng nhận ra một số hạn chế và thách thức cần được giải quyết để cải thiện hiệu suất của mô hình trong tương lai. Các yếu tố như chất lượng dữ liệu đầu vào, phương pháp xử lý và làm sạch dữ liệu, cũng như lựa chọn thuật toán và cấu trúc mô hình đều ảnh hưởng lớn đến kết quả cuối cùng.