BBTác giả: Đinh Nhật Quang; Người hướng dẫn: -; Người tham gia: Tạ Quang Chiểu; Đào Thị Huệ; Nguyễn Thị Kim Ngân (2022)
Trong nghiên cứu này, các mô hình dựa trên phương pháp hồi quy tuyến tính (LR), Random Forest Regression (RFR) và Light Gradient Boosting Machine Regression (LGBMR) được xây dựng để dự đoán mực nước hàng ngày trên sông Kiến Giang dựa trên bộ dữ liệu thu thập từ năm 1977 đến năm 2020. Các chỉ số thống kê R2, NSE, MAE và RMSE được tính toán để kiểm tra độ tin cậy của ba mô hình đề xuất. Kết quả nghiên cứu chỉ ra hiệu quả của các thuật toán hồi quy trong việc dự báo mực nước lũ, đặc biệt là phương pháp hồi quy tuyến tính với các chỉ số R2, NSE, MAE và RMSE lần lượt là 0,959; 0,958; 6,67 cm và 12,2 cm. 
