Most cited-paper in the last 2 years

I am delighted to share that our article which was published in July 2019 has become the most cited paper in Water Journal (in the last 24 months), according to the latest updated journal data on April 10, 2021.

"Application of Long Short-Term Memory (LSTM) Neural Network for Flood Forecasting".

https://doi.org/10.3390/w11071387

This paper has an h-index = 9 (latest update on October 27, 2021) and 99th percentile

According to https://www.scopus.com/results/citedbyresults.uri?sort=cp-f&cite=2-s2.0-85068566186&src=s&nlo=&nlr=&nls=&imp=t&sid=aca753c67cfd09210f30864d754f0e57&sot=cite&sdt=a&sl=0&origin=resultslist&offset=1&txGid=24a0b77bfdb1331bb54b89b975d6297a

Statistical data of Water Journal:

Water Statistics: https://www.mdpi.com/journal/water/stats

Most Cited & Viewed: https://www.mdpi.com/journal/water/most_cited

My Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=APNFD3cAAAAJ&hl=en&authuser=2

Scopus data: https://www.scopus.com/results/citedbyresults.uri?sort=plf-f&cite=2-s2.0-85068566186&src=s&imp=t&sid=96ff514213c11efd4a6a8edf5ae0fe4b&sot=cite&sdt=a&sl=0&origin=inward&editSaveSearch=&txGid=a679a80fb9e22d76408e774ce4450f60

Latest update: October 27, 2021

-----------------------------------

Theo các dữ liệu thống kê được tạp chí Water update mới nhất vào ngày 10/4/2021, bài báo của tác giả: "Application of Long Short-Term Memory (LSTM) Neural Network for Flood Forecasting" đã trở thành bài báo được trích dẫn nhiều nhất trong 2 năm gần đây.

Dữ liệu này thống kê tất các bài báo được xuất bản trên tạp chí Water từ tháng 01/2019 đến nay, và dựa trên các cơ sở dữ liệu của Scopus, Web of Science, Crossref và Google Schoolar.

Cảm ơn thầy Hung Ho Viet đã tin tưởng em và đồng hành cùng em trong nghiên cứu này. Trong bài báo này, ĐH Thuỷ Lợi là địa chỉ thứ 2 của tác giả.

Mặc dù vẫn còn chút tiếc nuối khi mà dữ liệu được sử dụng không phải là dữ liệu mới nhất, nhưng bài báo này đã nhận được sự đón nhận đáng kể của cộng đồng học thuật khi mà đã xuất sắc vượt qua các bài báo review khác để trở thành bài báo được trích dẫn nhiều nhất trong 2 năm gần đây (từ 2019).

Giới thiệu qua về bài báo:

Trong những năm gần đây, ứng dụng của deep learning trong các lĩnh vực đang ngày càng trở nên phổ biến. Long Short-Term Memory (LSTM), một kiến trúc mạng trong deep learning, đã minh chứng sự hiệu quả trong việc giải quyết các bài toán về dữ liệu thời gian. Bài báo này đã áp dụng mô hình LSTM trong việc dự báo dòng chảy và đặc biệt dự báo lũ. Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình LSTM cho kết quả ấn tượng với hiệu suất cao.

Mô hình LSTM đã được giới thiệu lần đầu từ những năm 1998, nhưng chỉ mới phổ biến từ những năm 2014 trở lại do sự phát triển bùng nổ của công nghệ thông tin và framework Tensorflow (có thể).

Một trong những điểm thu hút của bài báo này có thể đến từ:

1) đây là một trong những bài báo đầu tiên áp dụng mô hình LSTM trong lĩnh vực thuỷ văn (bản nháp đầu tiên được hoàn thành từ 08/2018)

2) bài báo này giúp giới thiệu rộng rãi mô hình LSTM tới các lĩnh vực khác (thể hiện qua sự đa dạng lĩnh vực của các bài báo trích dẫn)

3) xuất bản trên tạp chí open access.