Figure 3, Figure 4 and Figure 5 plo

Figure 3, Figure 4 and Figure 5 plots results of time series from three models LASSO, RF and SVR, respectively. The observed water levels and forecast values from each model are showed to compare their forecast. The linear LASSO model is easy to implement and its computational time is fast, however its forecast water level at Thakhek station is far from the trend of observed water levels, shown in Figure 3. Significantly, two data-driven RF, SVR models have lower MAE and RMSE values compared to LASSO for 5-lead-day forecasting of water level at Thakhek gauging station, they follow the trend of observed water level closely.

Kết quả (Việt) 1:

Hình 3, hình 4 và con số 5 lô kết quả của chuỗi thời gian từ ba mô hình LASSO, RF và SVR, tương ứng. Quan sát thấy nước cấp và các giá trị dự báo từ mỗi mô hình đang cho thấy để so sánh dự báo của họ. Các mô hình tuyến tính LASSO là dễ thực hiện và thời gian tính toán của mình nhanh chóng, Tuy nhiên mức nước dự tại Thakhek trạm là xa xu hướng quan sát mực nước được thể hiện trong hình 3. Đáng kể, hai dữ liệu điều khiển RF, SVR Model có giá trị MAE và Whattheschmidt thấp hơn nhiều so với LASSO 5 dẫn ngày dự báo mực nước tại trạm thủy Thakhek, họ thực hiện theo các xu hướng của mực nước quan sát chặt chẽ.

Kết quả (Việt) 2:

Hình 3, hình 4 và 5 ô kết quả của chuỗi thời gian từ ba mô hình Lasso, RF và SVR, tương ứng. Các mực nước được quan sát và giá trị dự báo từ mỗi mô hình được cho thấy để so sánh dự báo của họ. Mô hình tuyến tính Lasso là dễ thực hiện và thời gian tính toán của nó là nhanh chóng, tuy nhiên mực nước dự báo tại trạm Thakhek là xa từ xu hướng của mực nước quan sát, thể hiện trong hình 3. Đáng chú ý, hai hướng dữ liệu RF, các mô hình SVR có thấp hơn MAE và giá trị so với RMSE Lasso để dự báo 5 chì ngày của mực nước tại trạm đo Thakhek, nó đi theo xu hướng của mực nước quan sát chặt chẽ.