Đề tài Ứng dụng logic mờ để dự báo lượng nước theo mùa

Mỗi mùa xuân ở Alberta, Canada, lượng nước băng tan tiềm ẩn luôn được dự báo cho vài vùng trũng để đánh giá lượng nước cung cấp cho từng vùng. Các nhà quản lý nước cần dự báo này để đưa ra kế hoạch phân phối nước cho mùa hè sắp tới. Các vùng trũng như Middle Creek và Lodge Creek, ở phía Nam Alberta, là hai vùng mà yêu cầu loại dự báo mùa đông trễ. Theo lịch sử, dự báo dựa trên sự liên kết các phương trình hồi qui. Những kết quả sau đó được trình bày bởi một nhà dự báo và được hiệu chỉnh dựa trên kiến thức kinh nghiệm của nhà dự báo về vùng trũng. Thật không may, cách tiếp cận này đã hạn chế mức độ thành công trong quá khứ, với yêu cầu chính xác những dự báo này nên một sự lựa chọn phương pháp là cần thiết. Trong nghiên cứu này, việc ứng dụng các kỹ thuật mô hình logic mờ cho dự báo nước cung cấp được đầu tư. Logic mờ được ứng dụng thành công trong vài lĩnh vực mà ở đó mối quan hệ giữa nguyên nhân và hiệu quả (biến và kết quả) không được rõ ràng. Các biến mờ được sử dụng để thiết lập sự hiểu biết mà thể hiện bằng “ngôn ngữ học” với một sự phân tích nghiêm túc. Ví dụ, “tảng băng cao”, “tảng băng trung bình”, và “tảng băng thấp” là các biến. Bằng cách ứng dụng logic mờ, một dự báo cung cấp nước được thiết lập mà việc phân loại tiềm năng theo 3 vùng dự báo: thấp, trung bình và cao. Việc dự báo băng tan vào mùa xuân từ các hệ mờ hoàn hảo được xem như là đáng tin cậy hơn các mô hình hồi qui trong việc dự báo khu vực băng tan thích hợp, đặc biệt trong điều kiện nhận biết mức băng tan thấp hay trung bình. Dựa trên các kết quả mẫu từ 2 vùng trũng, nó được kết kuận rằng logic mờ có một tiềm năng hứa hẹn cho các dự báo cung cấp nước đáng tin cậy.