Ứng dụng mạng neuron để dự báo mưa kết hợp mạng cảm biến không dây

Trong thời gian gần đây, các thuật toán máy học được ứng dụng rộng rãi cho việc giải quyết các bài toán dự đoán phức tạp trong đó có dự báo thời tiết. Với những ưu điểm vượt trội như tính linh hoạt, độ chính xác cao, đa dạng về ứng dụng, xử lý dữ liệu có tính biến động theo thời gian, các thuật toán máy học mang tính khách quan và đáp ứng được nhiều yêu cầu của thực tiễn hơn so với các phương pháp trước đây. Mục đích nghiên cứu mà tác giả muốn hướng đến là thiết kế hệ thống dự báo mưa dựa trên mạng nơron nhân tạo kết hợp với mạng cảm biến không dây. Mạng nơron nhân tạo sẽ xử lý các thông số môi trường được thu thập từ mạng cảm biến để đưa ra dự báo về sự kiện mưa. Mô hình mạng nơron sẽ được xây dựng và lựa chọn các thông số phù hợp bằng các sai số dự đoán. Hiệu suất của hệ thống dự báo thời tiết với mô hình mạng nơron đã xây dựng sẽ được kiểm chứng thông qua quá trình thực nghiệm với lượng dữ liệu được thu thập từ thực tế. Hệ thống có thể cập nhật liên tục các thông số môi trường tại nhiều địa điểm. Cơ sở dữ liệu sẽ luôn được cập nhật liên tục với các thông số được thu thập theo thời gian thực và đa dạng vì dữ liệu sẽ được thu thập tại nhiều địa điểm lắp đặt các nút cảm biến trong một khu vực lớn triển khai mạng cảm biến không dây để tăng thêm độ tin cậy cho kết quả dự báo. Đồng thời, cơ sở dữ liệu cũng sẽ dựa trên những thông số được lấy từ các website lưu trữ lịch sử thời tiết làm cơ sở cho tập huấn luyện của mô hình hệ thống. Ngoài ra, kết quả dự báo của hệ thống sẽ sự kiện thời tiết sắp tới theo mô hình phân loại (mưa hay không mưa) thay vì các thông số thời tiết, như vậy sẽ dễ dàng hơn cho người dùng hoặc các hệ thống tự động vì nếu kết quả dự báo là các thông số thời tiết thì ta phải phân tích các thông số dự đoán này sau đó mới có thể gửi đến người dùng. Với kết quả dự báo là sự kiện mưa mà tác giả đang hướng đến, từ phía người dùng hay các hệ thống tự động có thể đưa ra quyết định thực thi hay không các tác vụ như tưới tiêu, phun sương, ... để đảm bảo nông sản trong các ứng dụng nông nghiệp chính.