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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
Chandrasekara, S.S.K. (Department of Civil and Environmental Engineering, Sejong University) Kwon, Hyun-Han (Department of Civil and Environmental Engineering, Sejong University)
저널정보
한국수자원학회 한국수자원학회 학술발표회 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
발행연도
2019.1
수록면
390 - 390 (1page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

Appropriate identification of optimum number of hidden states for identification of extreme rainfall using Hidden Markov Model: Case study in Colombo, Sri Lanka
Chand ,  aseka ,  a 외 3명 한국수자원학회 학술발표회 2019.01 학술대회자료

2017

Identifying Non-Stationarity in extreme rainfall using Quantile Regression: Case study in Sri Lanka
Chand ,  aseka ,  a 외 6명 대한토목학회 학술대회 2017.10 학술대회자료

초록· 키워드

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Application of Hidden Markov Model (HMM) to the hydrological time series would be an innovative way to identify extreme rainfall events in a series. Even though the optimum number of hidden states can be identify based on maximizing the log-likelihood or minimizing Bayesian information criterion. However, occasionally value for the log-likelihood keep increasing with the state which gives false identification of the optimum hidden state. Therefore, this study attempts to identify optimum number of hidden states for Colombo station, Sri Lanka as fundamental approach to identify frequency and percentage of extreme rainfall events for the station. Colombo station consisted of daily rainfall values between 1961 and 2015. The representative station is located at the wet zone of Sri Lanka where the major rainfall season falls on May to September. Therefore, HMM was ran for the season of May to September between 1961 and 2015. Results showed more or less similar log-likelihood which could be identified as maximum for states between 4 to 7. Therefore, measure of central tendency (i.e. mean, median, mode, standard deviation, variance and auto-correlation) for observed and simulated daily rainfall series was carried to each state to identify optimum state which could give statistically compatible results. Further, the method was applied for the second major rainfall season (i.e. October to February) for the same station as a comparison.

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