We have presented some machine lear

We have presented some machine learning models to forecast time series water levels data for flood warning system.
Our contribution is to investigate the application of LASSO, Random Forests and Support Vector Regression for flood
forecasting in the mainstream of the Lower Mekong River. Model performance was assessed in terms of the inputs used
to the machine learning models since the flow conditions at different locations along the mainstream of the station of interest. For Thakhek station, the experimental results achieve accurate forecast compared to the requirement of Mekong River Commission. The feasible MAE of a flood forecast
model is in [0.5(m), 0.75(m)], the forecast error for 5-leadday in our experiment is MAE =0.486(m).

Kết quả (Việt) 1:

Chúng tôi đã trình bày một số máy tính học tập mô hình để dự báo thời gian loạt nước cấp dữ liệu cho hệ thống cảnh báo lũ lụt.Đóng góp của chúng tôi là để điều tra các ứng dụng LASSO, ngẫu nhiên rừng và hỗ trợ Vector hồi quy cho lũ lụtdự báo trong những dòng chính của sông Mekong thấp hơn. Hiệu quả mô hình được đánh giá trong điều kiện đầu vào sử dụngmáy tính học tập mô hình kể từ khi các điều kiện dòng chảy tại địa điểm khác nhau dọc theo những dòng chính của trạm quan tâm. Thakhek ga, các kết quả thử nghiệm đạt được chính xác thời so với yêu cầu của Ủy ban sông Mê Kông. MAE khả thi của một lũ thờiMô hình là trong [0.5(m), 0.75(m)], lỗi thời cho 5-leadday trong thử nghiệm của chúng tôi là MAE = 0.486(m).

Kết quả (Việt) 2:

Chúng tôi đã trình bày một số mô hình máy học để dự báo mực nước chuỗi thời gian dữ liệu cho hệ thống cảnh báo lũ.
Đóng góp của chúng tôi là để điều tra việc áp dụng Lasso, rừng ngẫu nhiên và Support Vector Regression cho lũ
dự báo trong dòng chính của hạ lưu sông Mekong. Thực hiện mô hình được đánh giá về các đầu vào sử dụng
cho các mô hình học máy kể từ khi các điều kiện dòng chảy tại các địa điểm khác nhau dọc theo dòng chính của các trạm quan tâm. Đối với Thakhek trạm, kết quả thử nghiệm đạt được dự báo chính xác so với yêu cầu của Ủy ban sông Mê Kông. MAE khả thi của một dự báo lũ
mô hình nằm trong [0,5 (m), 0.75 (m)], các lỗi dự báo cho 5 leadday trong thí nghiệm của chúng tôi là MAE = 0,486 (m).