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학술저널
저자정보
Xuan-Hien Le (Kyungpook National University) Hung Viet Ho (Thuyloi University) Giha Lee (Kyungpook National University)
저널정보
충남대학교 농업과학연구소 Korean Journal of Agricultural Science Korean Journal of Agricultural Science Vol.46 No.4
발행연도
2019.12
수록면
843 - 856 (14page)

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Real-time flood prediction has an important role in significantly reducing potential damage caused by floods for urban residential areas located downstream of river basins. This paper presents an effective approach for flood forecasting based on the construction of a deep neural network (DNN) model. In addition, this research depends closely on the open-source software library, TensorFlow, which was developed by Google for machine and deep learning applications and research. The proposed model was applied to forecast the flowrate one, two, and three days in advance at the Son Tay hydrological station on the Red River, Vietnam. The input data of the model was a series of discharge data observed at five gauge stations on the Red River system, without requiring rainfall data, water levels and topographic characteristics. The research results indicate that the DNN model achieved a high performance for flood forecasting even though only a modest amount of data is required. When forecasting one and two days in advance, the Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) reached 0.993 and 0.938, respectively. The findings of this study suggest that the DNN model can be used to construct a real-time flood warning system on the Red River and for other river basins in Vietnam.
#deep neural network(DNN) #flood forecasting #long short-term memory(LSTM) #recurrent neural network(RNN) #Red River

목차

Abstract
Introduction
Materials and Methods
Results and Discussion
Conclusions
References

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