Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu phát triển mô hình trí tuệ nhân tạo trong phân vùng nguy cơ lũ quét ở Việt Nam

Nghiên cứu Phát triển Mô hình Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Phân Vùng Nguy Cơ Lũ Quét Ở Việt Nam

Tác giả: Ngô Thị Phương Thảo

Lĩnh vực: Kỹ thuật Trắc địa – Bản đồ

Nội dung tài liệu:

Luận án này tập trung vào việc nghiên cứu và phát triển các mô hình trí tuệ nhân tạo nhằm phân vùng nguy cơ lũ quét tại Việt Nam. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu ảnh viễn thám Radar Sentinel-1, kỹ thuật GIS và địa thống kê để xây dựng các mô hình có độ chính xác cao. Cụ thể, luận án đề xuất và phát triển các mô hình tích hợp như FA-LM-ANN, PSO-ELM và mô hình Ensemble Learning. Các phương pháp này được thực nghiệm trên khu vực tỉnh Lào Cai để đánh giá hiệu quả và độ chính xác trong việc dự báo và phân vùng nguy cơ lũ quét. Nghiên cứu cũng đề cập đến các thách thức và hạn chế của các phương pháp truyền thống, đồng thời nhấn mạnh tầm quan trọng của việc ứng dụng công nghệ và phương pháp hiện đại để nâng cao khả năng cảnh báo và giảm thiểu tác động của lũ quét.

Mục lục chi tiết:

• Lời cam đoan
• Mục lục
• Danh mục các chữ viết tắt
• Danh mục các bảng biểu
• Danh mục các hình
• Mở đầu
• Chương 1: Tổng quan về nghiên cứu lũ quét
• Chương 2: Khu vực nghiên cứu và cơ sở khoa học
• Chương 3: Thực nghiệm và kết quả
• Kết luận và kiến nghị
• Những công trình đã công bố của NCS
• Danh mục tài liệu tham khảo
• Phụ lục