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논문 기본 정보

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학술저널
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저널정보
한국기상학회 Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences 한국기상학회지 제41권 제1호
발행연도
2005.2
수록면
89 - 99 (11page)

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2004

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초록· 키워드

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A neural network model as a tool to downscaling has been adopted to derive winter river-basin precipitation from coarse GCM results. A neural network can be an effective alternative to traditionally statistical downscaling techniques, since they can be handle unknown nonlinear behavior existing in variable such as precipitation. The model has the multi-layer perceptron structure, consisting of the input layer, hidden layer, and output layer, and employs back-propagation algorithm to adjust the connection weight in a way that the error between desired output and actual output is minimized. We used the CAM2 (Community Atmosphere Model Ver.2) 10 members winter prediction results for the period of 1979.12-2002.2 as the input dataset. We designed six-times experiment, of which the total period was split for training of 19-year and validation of 4-year. For the input data to the neural network model, we intended to select the principal components based on Empirical Orthogonal Function (EOF) analysis which is effective method not only to identify the main large-scale atmospheric circulation pattern but also to capture most of the variance with orthogonality. In assessing the performance of neural network, we compared the network results with the GCM results as well as observation to be converted into the river-basin precipitation. The results from neural network successfully reduced the error, although the error from neural network is depended on GCM results. In case of training period, network error is almost less than half compared to GCM results. On the other hand, validation results show a varying performance for individual precipitation episode. Based on cross-validation results, the neural network approach has strong possibility for statistical downscaling of the river-basin precipitation from GCM simulation results.
#neural network #winter river-basin precipitation #statistical downscaling

목차

Abstract
1. 서론
2. 자료 및 분석 방법
3. 신경망 모델의 구조 및 학습 알고리즘
4. 유역평균 강수량 산출을 위한 신경망 모델 구축
5. 결과 분석
6. 결론 및 토의
감사의 글
참고문헌

참고문헌 (28)

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