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논문 기본 정보

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저자정보
김용구 (한국건설기술연구원 수자원연구부) 진영훈 (동신대학교 토목공학과) 이한민 (광주광역시청 지하철건설본부) 박성천 (동신대학교 토목공학과)
저널정보
한국수자원학회 한국수자원학회 학술발표회 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
발행연도
2006.1
수록면
301 - 306 (6page)

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본 연구에서는 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA) 이론을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저..갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 선행 유출량의 지속성을 갖는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 도입하여 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 이는 기존의 인공신경망 모형이 하나의 모형을 구성하여 유출량의 전 범위에 해당하는 자료를 예측하는 방법을 개선한 것으로 SOM에 의해 패턴이 분류된 강우-유출관계의 각 패턴별 예측모형을 통해 분류된 자료들의 예측을 수행하는 방법이다. 이와 같이 SOM을 강우-유출예측모형의 전처리과정으로 이용함으로서 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 현상들을 해결할 수 있었고, 예측력 또한 기존의 인공신경망 모형의 결과에 비해 우수하였다.
#강우-유출모형 #인공신경망 #자기조직화 이론 #전처리 과정 #역전파 학습알고리즘 #Persistence 현상

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