Với mô hình LSTM, mực nước sông có thể được dự báo dựa vào mực nước của các thời điểm trước đó. Tuy nhiên, mực nước sông còn chịu ảnh hưởng bởi độ trễ của dòng chảy giữa các trạm và lượng mưa tại thời điểm thu thập dữ liệu để dự báo. Hệ thống dự báo mực nước dựa trên các phương pháp tập hợp mô hình và đặc trưng dòng chảy được thực nghiệm và đề xuất trong nghiên cứu này. Mực nước tại trạm Cần Thơ được dự báo dựa trên thông tin mực nước của các trạm trước đó đặt tại Tân Châu, Châu Đốc, Vàm Nao và Mỹ Thuận. Dữ liệu mực nước và lượng mưa thu thập hàng giờ trong năm 2012-2015 được dùng để huấn luyện mô hình; dữ liệu năm 2016 và 2020 dùng để kiểm tra đánh giá mô hình đề xuất. Dữ liệu mực nước của 72 giờ trước đó của 1 trạm, 5 trạm, kết hợp độ trễ hay kết hợp thông tin lượng mưa được sử dụng để dự đoán mực nước trạm Cần Thơ cho 1h, 12h, 24h tiếp theo. Kết quả cho thấy sai số RMSE cho mô hình Stacking dự đoán 12h là 8.2; 24h là 8.6 so với mô hình LSTM đã đề xuất trong nghiên cứu trước đó cho lần lượt dự đoán 12h, 24h là 9.9 cm và 9.7 cm.