Áp dụng các mô hình mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) tính toán chiều dài khu xoáy của nước nhảy trong kênh chữ nhật nằm ngang

Chiều dài xoáy cuộn của nước nhảy có vị trí quan trọng trong việc xác định kích thước và hiệu quả của các công trình tiêu năng phía hạ lưu đập tràn, cống ngầm. Vì vậy, việc ước tính chính xác thông số này là yêu cầu cấp thiết trong thiết kế các công trình thủy lợi. Do đó, nghiên cứu này đã phát triển và đánh giá tám mô hình mạng nơ ron nhân tạo (artificial neural networks – ANN) nhằm dự báo chiều dài khu xoáy của nước nhảy trên kênh lăng trụ mặt cắt chữ nhật, đáy bằng. Bốn biến đầu vào và một biến đầu ra của mô hình được lựa chọn theo định lý π-Buckingham nhằm đảm bảo tính đại diện và không thứ nguyên, việc này chưa được nghiên cứu kỹ trước đây. Hơn nữa, các mô hình học máy đã được ứng dụng để đánh giá tác động của trọng lực, lực cản và chiều rộng lòng dẫn đến chiều dài khu xoáy giúp tăng cường hiệu suất dự báo. Các kết quả kiểm định xác nhận rằng tất cả mô hình ANN đều có sai số thấp hơn các phương trình thực nghiệm truyền thống, với hệ số Nash–Sutcliffe (NSE) cao hơn 0,975. Đặc biệt, ANN hai lớp ẩn với 16 nơ-ron mỗi lớp đạt giá trị NSE cao nhất (0,992) và sai số tương đối nhỏ nhất (4,32%), khẳng định cấu hình này là tối ưu cho mô hình dự báo và có thể thay thế các phương pháp thực nghiệm hiện hành.