Trong nghiên cứu này, chuỗi số liệu lượng mưa trung bình tháng tại trạm khí tượng Đà Lạt trong giai đoạn 01/2002–12/2024 đã được sử dụng nhằm đánh giá và dự báo xu thế biến động lượng mưa. Mười giá trị thiếu (3,62%) được xử lý bằng nội suy tuyến tính sau khi kiểm tra cơ chế thiếu dữ liệu. Bảy mô hình dự báo được xem xét, gồm bốn mô hình đơn lẻ (Holt–Winters, SARIMA, Prophet và LSTM) và ba mô hình lai kết hợp với LSTM trên phần dư (SARIMA+LSTM, HW+LSTM và Prophet+LSTM). Mô hình LSTM được cải tiến thông qua kỹ thuật ensemble với hai hạt giống ngẫu nhiên, bổ sung đặc trưng mùa vụ dạng sin/cos và cửa sổ trễ 24 tháng. Kết quả cho thấy Prophet+LSTM đạt sai số MAE thấp nhất (61,84 mm) trong các mô hình khảo sát, đồng thời phần dư thỏa mãn các giả định về nhiễu trắng và phân phối chuẩn. Kết quả dự báo từ các mô hình nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học cho quản lý tài nguyên nước và giảm nhẹ rủi ro thiên tai tại khu vực cao nguyên Lâm Viên.