Bài viết giới thiệu hai cách tiếp cận trong việc tính toán dòng chảy từ mưa, một là cách truyền thống, sử dụng mô hình MIKE NAM và cách sử dụng thuật toán học sâu LSTM. Hiệu suất của các mô hình được đánh giá thông qua các chỉ số Nash-Sutcliffe Efficiency NSE; Root Mean Squared Error RMSE và Mean Absolute Error MAE. Kết quả cho thấy, các mô hình đều chứng minh khả năng mạnh mẽ trong việc mô phỏng và dự báo lưu lượng xả hằng ngày, nắm bắt hiệu quả xu hướng mùa lũ và mùa khô. Hệ số Nash-Sutcliffe (NSE) cho tất cả các mô hình đều vượt quá 70%. Trong đó, LSTM-Q, sử dụng lượng mưa, bốc hơi và lưu lượng từ Quỳ Châu làm đầu vào, đạt độ hiệu suất cao nhất. Những kết quả này cho thấy khả năng ứng dụng của MIKE NAM và LSTM trong việc tính toán và dự báo dòng chảy ở Việt Nam.