I HC QUC GIA TP. H CHÍ MINH
TRNG I HC BÁCH KHOA
c 0 d
TRNH TH XUÂN PHNG
TÍCH HP CÔNG NGH THÔNG TIN A LÝ
VÀ MÔ HÌNH MNG THN KINH NHÂN TO
PHC V VIC QUN LÝ NGUN NC
LU VC SÔNG NG NAI
CHUYÊN NGÀNH: CÔNG NGH THÔNG TIN
MÃ S NGÀNH: 01.02.10
LUN VN THC S
TP. H Chí Minh, tháng 11 nm 2009
LI CM N
Xin gi li cm n chân thành, sâu sc đn tt c Thy Cô trng i Hc
Bách Khoa, thành ph H Chí Minh, nhng ngi đã truyn dy nhng tri thc
quý báu và nhit tình giúp đ tôi trong nhng ngày tháng hc tp ti trng.
Xin đc bit cm n T.S Lê Vn Dc, ging viên b môn C lu cht, khoa
K thut xây dng, trng i hc Bách Khoa, đã tn tình hng dn và khích l,
đng viên tôi trong quá trình thc hin lun vn. Nhng kin thc, kinh nghim
quý báu và tình cm yêu mn, tn tâm ca Thy đã giúp tôi có đc đ kin thc
và ngh lc đ đi ht quãng đng này.
Xin cm n gia đình và bè bn, nhng ngi đã luôn  bên tôi, tip thêm
cho tôi nim tin và sc mnh đ vng bc trên con đng mình đã chn…
Mc dù đã có nhiu c gng trong vic thc hin lun vn nhng vi thi
gian có hn và kin thc, kinh nghim tích ly ca bn thân còn nhiu hn ch cho
nên không th tránh khi sai sót, rt mong nhn đc ý kin đóng góp ca quý
Thy Cô và các bn. Xin chân thành cm n.
TPHCM, ngày 30 tháng 11 nm 2009
Hc viên
Trnh Th Xuân Phng
MC LC

3.1.5 u khuyt đim ca ANN 23
3.2 H thng thông tin đa lý 24
3.2.1 Gii thiu 24
3.2.2 Các thành phn ca mt h thng thông tin đa lý 24
3.2.3 Mô hình hóa th gii thc vi GIS 25
3.2.3.1 Mô hình d liu không gian 26
3.2.3.2 Mô hình d liu thuc tính 34
3.2.4 Các chc nng ca h thng thông tin đa lý 35
a. Chc nng đo đc 35
b. Chc nng hi đáp tìm kim và hin th thông tin tìm kim 36
c. Chc nng hiu chnh, bin đi bn đ 36
d. Chc nng to lp, khái quát bn đ 36
e. Các chc nng to vùng bao 37
f. Chc nng phân tích đa hình 37
g. Chc nng ni suy 37
3.2.5 Các ng dng ca h thng thông tin đa lý 38
a. Nghiên cu qun lý tài nguyên thiên nhiên và môi trng 38
b. Nghiên cu điu kin kinh t - xã hi 38
c. Nghiên cu h tr các chng trình quy hoch phát trin 38
3.3 Qun lý ngun nc theo lu vc sông 39
3.3.1 Tài nguyên nc 39
3.3.2 Qun lý ngun nc theo lu vc sông 42
3.3.3 Các khái nim và thông s đc trng 44
3.3.3.1 Các khái nim c bn 44
3.3.3.2 Các thông s đc trng 47
a. Các thông s v sông 47
b. Các thông s v lu vc sông 50
c. Các thông s biu th dòng chy 52
d. Các đ th biu din dòng chy 54
CHNG 4: GII QUYT VN  THC T 56

Hình 3. 17 Mô hình đ cao s DEM 33
Hình 3. 18 Mng các tam giác không đu 33
Hình 3. 19 Mô hình TIN t các đng đng mc 34
Hình 3. 20 Mt ct dc sông à 49
Hình 3. 21 Mt ct ngang sông 50
Hình 4. 1: Lu vc sông ng Nai 57
Hình 4. 2: Giao din chng trình DongNai_RiverBasin_GIS 59
Hình 4. 3: H thng trình đn 59
Hình 4. 4: H thng nút nhn 60
Hình 4. 5: Tìm kim đi tng 61
Hình 4. 6: Xem và chnh sa thông tin bng thuc tính 62
Hình 4. 7: Xem và chnh sa d liu thuc tính 63
Hình 4. 8: Nhp d liu đo lng cho các trm thy vn 64
Hình 4. 9: Nhp d liu đo lng t tp tin Excel 64
Hình 4. 10: Xem d liu đo ca các trm thy vn 65
Hình 4. 11: V đ th 66
Hình 4. 12: H thng công c 66
Hình 4. 13: Thao tác trên tng đi tng đc chn t view 67
Hình 4. 14: Vùng hành chính cp tnh 69
Hình 4. 15: Vùng hành chính cp huyn 71
Hình 4. 16: Trung tâm hành chính 73
Hình 4. 17: ng giao thông 75
Hình 4. 18: im dân c 77
Hình 4. 19: Khu đô th 79
Hình 4. 20: Sông sui 81
Hình 4. 21: Ao h 83
Hình 4. 22: Lu vc sông 86
Hình 4. 23: Nhà máy thy đin 88
Hình 4. 24: Các trm thy vn 90
Hình 4. 25: Mt ct ngang sông 96

Hình 4. 56: Kt qu hun luyn mng - Trng hp 4 133
Hình 4. 57:  th kt qu hun luyn mng - Trng hp 4 134
Hình 4. 58: Kt qu kim tra mng - Trng hp 4 134
Hình 4. 59:  th kt qu kim tra mng - Trng hp 4 135
Hình 4. 60: Kt qu hun luyn mng - Trng hp 5 136
Hình 4. 61:  th kt qu hun luyn mng - Trng hp 5 136
Hình 4. 62: Kt qu kim tra mng - Trng hp 5 137
Hình 4. 63:  th kt qu kim tra mng - Trng hp 5 137
Hình 4. 64: Kt qu hun luyn mng - Trng hp 6 138
Hình 4. 65:  th kt qu hun luyn mng - Trng hp 6 139
Hình 4. 66: Kt qu kim tra mng - Trng hp 6 139
Hình 4. 67:  th kt qu kim tra mng - Trng hp 6 140
Hình 4. 68: Kt qu hun luyn mng - Trng hp 7 141
Hình 4. 69:  th kt qu hun luyn mng - Trng hp 7 141
Hình 4. 70: Kt qu kim tra mng - Trng hp 7 142
Hình 4. 71:  th kt qu kim tra mng - Trng hp 7 142
Hình 4. 72: Kt qu hun luyn mng - Trng hp 8 143
Hình 4. 73:  th kt qu hun luyn mng - Trng hp 8 144
Hình 4. 74: Kt qu kim tra mng - Trng hp 8 144
Hình 4. 75:  th kt qu kim tra mng - Trng hp 8 145
Hình 4. 76: Xem kt qu thc hin chng trình ANN 146
Hình 4. 77: Sp xp d liu 146
DANH MC BNG
Bng 4. 1: Vùng hành chính cp tnh 70
Bng 4. 2: Vùng hành chính cp huyn 72
Bng 4. 3: Trung tâm hành chính 74
Bng 4. 4: ng giao thông 76
Bng 4. 5: im dân c 78
Bng 4. 6: Khu đô th 80
Bng 4. 7: Sông sui 82

management of water resource.
ii) Creating ANN software for predicting flow discharge, water levels at
gauging stations within the basin and integrating it with the GIS
program.
In this study, some hopeful results are obtained. They show that the
integration of GIS and ANN can help users get the visual look of the system. The
results predicted by ANN model are sufficient reliability being used as input for
other models in the process of managing water resources. Besides, GIS
information become increasingly more valuable for decision making support.
TÓM TT
H thng thông tin đa lý (GIS) là công ngh hin đang đc s dng rng
rãi trong nhiu lnh vc khác nhau, đc bit trong các ng dng quy hoch và qun
lý tài nguyên thiên nhiên. Nh nhng kh nng hin th d liu trc quan và phân
tích không gian mnh m GIS đã khng đnh đc u th ca mình trong vic tr
giúp ngi dùng đa ra nhng quyt đnh hiu qu hn.
Mng thn kinh nhân to (ANN) là mt mô hình toán hc đc xây dng
da trên nhng hiu bit v quá trình x lý thông tin ca b não con ngi. Cho
đn nay, nh nhng tin b v mt lý thuyt, v kh nng tính toán và nhng thun
tin trong thc hành, mô hình ANN ngày càng đc áp dng vào nhiu lnh vc
khác nhau, đc bit là trong các ng dng mô phng hàm phc tp nhm tìm ra
mi quan h gia các bin nhp và xut mt cách không tng minh.
Vic tích hp GIS và ANN đ phc v cho vic qun lý ngun nc lu
vc sông ng Nai là mt cách tip cn nhm tn dng u đim ca c hai công
ngh, h tr con ngi đa ra các quyt đnh qun lý hiu qu và đáng tin cy. C
th, lun vn này thc hin hai vn đ chính sau đây:
i) ng dng công ngh GIS đ “s hóa” lu vc sông ng Nai, xây dng
c s d liu thuc tính lu tr các thông s đc dùng trong quá trình
qun lý ngun nc theo lu vc.
ii) Xây dng chng trình ANN thc hin vic d báo lu lng, mc
nc ti các trm thy vn trong lu vc và tích hp vào chng trình

sông. Không ch vy, vic s dng nc có mi liên quan mt thit vi s dng đt
và nh hng đn h sinh thái lu vc. Cho nên qun lý nc theo lu vc sông s
giúp cho s dng và bo v tt hn tài nguyên đt và môi trng lu vc, qun lý và
gim nh các tác đng tiêu cc ca các hot đng phát trin kinh t xã hi ca con
ngi ti tài nguyên và môi trng sng.
Lun vn tt nghip cao hc
Trang 2
Cng theo ngh đnh này, lu vc sông ng Nai đc xp vào dng lu vc
ln  nc ta. Sông ng Nai tri dài trên 550 km t cao nguyên Langbian (à Lt,
Lâm ng) đn ca Soài Rp (TPHCM), có tng lng nc hàng nm là 36,3 t
m
3
, là tim nng vt tri v thy đin; có h sinh thái đa dng, vi thm rng
nguyên sinh, rng ngp mn; vt tri v tim nng du lch bi mt qun th liên
hoàn gia bin và cao nguyên ôn đi; giao thông thun li vi cng bin ln nc
sâu [13].
Tình hình khai thác tài nguyên nc ti lu vc sông ng Nai hin nay đang
phát trin vi tc đ rt nhanh, vi hai ngành s dng chính là thy đin và thy li,
góp phn quan trng vào s phát trin chung ca toàn lu vc. Tuy nhiên, cng
chính bi s khai thác cc đoan này đã đy ti s mt cân bng bi nhiu li ích,
tim nng cha đc đ cp đn nh giao thông thy vùng trung và thng lu vc,
phát trin du lch, bo v duy trì h thy sinh, phát trin rng gn vi tài nguyên
nc. Chính vic s dng không hp lý này đã dn đn tình trng khan him nc,
đc bit là trong mùa khô, đã lên đn mc báo đng. Trc tình trng này, qun lý s
dng tài nguyên nc trên toàn b lu vc là mt yêu cu vô cùng cp bách. Và đ
tr giúp cho ngi dùng có th đa ra các quyt đnh qun lý s dng ngun nc ti
lu vc sông ng Nai mt cách hiu qu chính là mc đích nghiên cu ca lun
vn này. Hng nghiên cu đc đ cp  đây chính là s tích hp công ngh thông
tin đa lý và mô hình mng thn kinh nhân to đ phc v cho vic qun lý ngun
nc lu vc sông ng Nai.

Trên nn tng lý thuyt v công ngh GIS và ANN, lun vn đc thc hin
vi hai mc tiêu chính:
Xây dng chng trình “DongNai_RiverBasin_GIS” nhm th hin các khía
cnh khác nhau ca lu vc sông ng Nai, đc bit là các thông tin đ phc
v cho vic qun lý ngun nc trong lu vc.
Xây dng chng trình ANN và tích hp vào “DongNai_RiverBasin_GIS”.
Chng trình ANN này đc dùng đ đa ra các d báo v lu lng, mc
Lun vn tt nghip cao hc
Trang 4
nc ti các trm thy vn trên lu vc vi mt đ chính xác do ngi dùng
nhp vào.
1.3 Kt quăđt đc
Xây dng xong chng trình “DongNai_RiverBasin_GIS” mô t v lu vc
sông ng Nai. ây là chng trình chính và đc xây dng da trên phn mm
ArcView 3.2 ca hãng ESRI. Toàn b lu vc sông ng Nai đã đc “s hóa” và
qun lý trong chng trình theo tng lp thông tin khác nhau nh lp thông tin v
đn v hành chính ca 11 tnh thành trong lu vc, lp thông tin v đng giao
thông, mt đ dân s, khu dân c, lp thông tin v thy vn nh mng li sông
ngòi, h cha, h thng các trm quan trc, đng phân thy, nhà máy thy đin…
Các lp thông tin này đóng vai trò là các bn đ nn mô t v nhng khía cnh khác
nhau ca lu vc sông ng Nai. Thông qua giao din chính ca chng trình, ngoài
vic có đc cái nhìn toàn cnh v lu vc sông ng Nai, t đây ngi dùng có th
la chn ra các lp thông tin cn thit đ phc v cho các mc đích qun lý ngun
nc khác nhau.
Xây dng xong chng trình ANN da trên gii thut lan truyn ngc sai s.
Chng trình này cho phép d báo lu lng, mc nc ti bt c mt trm thy vn
nào đó đc chn. Chng trình ANN này đc xem nh mt mô đun và tích hp
vào chng trình chính “DongNai_RiverBasin_GIS”. T giao din chính ca chng
trình, ngi dùng có th gi đn chng trình ANN này, thc hin các quá trình hun
luyn, kim tra và d báo da trên d liu thy vn ti các trm quan trc.

Trang 6
hình ANN đa tng lan truyn ngc. D liu ti các trm đo dòng chy ca bn dòng
sông ti Th Nh K trong khong thi gian t 1970 đn 1989 đã đc thu thp đ
làm tp hun luyn/kim tra cho chng trình. Kt qu ca mô hình sau đó đc so
sánh vi kt qu t các mô hình thng kê truyn thng. Và mt nhn đnh đc đa
ra đó là mô hình ANN t ra hiu qu hn trong vic đa ra các d báo, c lng và
ngoi suy giá tr dòng chy hng ngày ti các con sông đc kho sát.
Bài báo ca TS. Lê Vn Dc đc đng trên Tp Chí Phát Trin Khoa Hc
Công Ngh ca i Hc Quc Gia TP. HCM, Tp 12, s 04, nm 2009 [3] thc hin
vic so sánh mô hình ANN vi các mô hình Tank, Harmonic và Thomas & Fiering
khi áp dng đ mô phng dòng chy tháng  lu vc Sông ng Nai, Vit Nam. Kt
qu cho thy, mô hình ANN là mt phng án chn la tt nht nu có ngun d
liu đy đ và thích hp.
2.2 ng dng ca GIS vào lnh vc qun lý tài nguyên nc
Công trình ca Daene C.McKinney và Ximing Cai (2001) [4] nghiên cu v
vic liên kt gia GIS và mô hình qun lý tài nguyên nc theo cách tip cn hng
đi tng. Khi đó, d liu, mô hình và các giao din tng tác vi ngi dùng đc
tích hp vào môi trng GIS to nên tính uyn chuyn trong vic phân tích và mô
hình hóa. K thut đc s dng  đây chính là dùng ngôn ng lp trình Avenue trên
sn phm phn mm ArcView 3.2 ca hãng ESRI. Kt qu ca công trình cho thy
kh nng tích hp tt ca mô hình qun lý lu vc sông và công ngh GIS, giúp cho
vic qun lý đt hiu qu ti u.
Công trình nghiên cu xây dng h thng thông tin đa lý qun lý tng hp tài
nguyên nc đng bng sông Cu Long ca P.GS. TSKH. Lê Quang Minh và các
cng s [5] đã xây dng đc mt cu trúc ca h thng thông tin đa lý phc v cho
công tác quy hoch qun lý tài nguyên nc ca đng bng sông Cu Long, góp
phn nâng cao s phát trin bn vng ca vùng.
Lun vn tt nghip cao hc
Trang 7
2.3 Tích hp ANN và GIS trong lnh vc qun lý ngun nc

nhp vào các giá tr và xem xét kt qu tr v có đúng nh d liu kim tra hay
không, t đó có th đánh giá đc tính hiu qu ca mô hình.
Thc cht ANN là mt mô hình toán hc đn gin, đnh ngha mt hàm
. Vi mt bài toán cho trc và mt lp các hàm F, ANN s dng mt tp
các giá tr hun luyn nhm tìm ra mt hàm đ gii bài toán đã cho mt cách
tt nht. Vi mi
đu có mt hàm chi phí tng ng, vi . Nh
vy, li gii ca bài toán,
, chính là hàm có .
3.1.2 Kin trúc ca mô hình ANN
Mt mô hình ANN gm có nhiu nút, đc gi là các nron, kt ni vi nhau
theo mt mô hình mng nào đó đ cùng gii quyt vn đ. Mi kt ni nh vy đu
đc gán mt giá tr tng ng, gi là trng s ca kt ni.
Mt mô hình ANN có 3 loi nút:
Ø Nút nhn giá tr t môi trng ngoài, gi là nút nhp.
Ø Nút tr v kt qu tính đc ra môi trng ngoài, gi là nút xut.
Lun vn tt nghip cao hc
Trang 9
Ø Nút ch nhn và truyn giá tr cho các nút khác trong mng, gi là nút n.
3.1.3 Quá trình hc ca ANN
Quá trình hc ca mng nron đc thc hin qua các bc sau:
Ø Vi tng mu trong tp hun luyn, giá tr ca các bin nhp đc đa vào
mng qua các nút nhp.
Ø Các nút nhp gi giá tr này đn cho tt c các nút khác có ni kt vi nó.
Ø Các nút nhn đc giá tr gi ti t các kt ni vi trng s khác nhau s thc
hin ba bc sau:
· u tiên, mt hàm đc s dng đ cng dn tt c các tích gia giá tr
nhn đc và trng s ca kt ni tng ng. Hàm này đc gi là hàm
tng trng hóa (input function)
· Tip theo, giá tr có đc t hàm tng trng hóa s đc đa qua mt hàm

: Kiu hc ca mng gm có ba dng chính:
· Hc có giám sát:  kiu hc này, mi mu trong tp hun luyn là mt
b gm có các giá tr ngun đ đa vào mng hun luyn và các giá tr
đích đ làm c s so sánh vi kt qu mà ANN tính đc, t đó có
nhng điu chnh cn thit đ tìm b trng s ti u cho mng.
Kiu hc này đc áp dng cho các bài toán nhn din mu, hay còn gi là
các bài toán phân lp, và các bài toán xp x hàm.
· Hc không có giám sát:  kiu hc này, tp hun luyn ch có các giá
tr ngun đ đa vào hun luyn cho mng và không có giá tr đích đ
so sánh nh kiu hc có giám sát. Vi mi bài toán đt ra s xây dng
đc mt hàm chi phí da trên d liu đu vào và kt qu mà mng
Lun vn tt nghip cao hc
Trang 11
tính đc. Vic ti u hàm chi phí này là c s đ xây dng b trng
s thích hp.
Kiu hc này thng đc áp dng cho các bài toán gom cm (clustering),
c lng phân phi xác sut, các bài toán nén và lc d liu.
· Hc tng cng:  kiu hc này, tp d liu đu vào không có sn mà
s đc sinh ra khi h thng tng tác vi môi trng bên ngoài. Vào
mi thi đim t, h thng thc hin mt hành đng y
t
và môi trng s
to ra mt trng thái quan sát x
t
cùng vi mt hàm chi phí c
t
tng ng.
Vic gii quyt bài toán này chính là vic chn ra đc mt tp các
hành đng sao cho chi phí tích ly qua các hành đng đó là nh nht.
Kiu hc này đc áp dng cho các bài toán điu khin, trò chi và nhng