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논문 기본 정보

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저널정보
대한토목학회 대한토목학회논문집 B 大韓土木學會論文集 제26권 제1 B호
발행연도
2006.1
수록면
39 - 50 (12page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2008

저류함수모형의 매개변수 보정 및 추정
김범준 ,  곽재원 ,  이진희 외 1명 대한토목학회논문집 B 2008.01 학술저널

2006

저류함수모형의 매개변수 추정을 위한 최적화 기법의 검토
김범준 ,  김형수 ,  홍일표 외 1명 대한토목학회 학술대회 2006.10 학술대회자료
저류함수모형의 매개변수 보정을 위한 보정기법 비교 연구
김범준 ,  송재현 ,  곽재원 외 1명 한국수자원학회 학술발표회 2006.01 학술대회자료
저류함수모형의 매개변수 보정과 홍수예측 : (2) 홍수예측방법의 비교 연구
김범준 ,  송재현 ,  김형수 외 1명 대한토목학회논문집 B 2006.01 학술저널

초록· 키워드

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홍수를 예측하기 위해서 국내 5대강 유역의 홍수통제소는 저류함수모형을 사용하고 있으며 현재까지 홍수예측에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 이에 본 논문에서는 현재 홍수통제소에서 사용되고 있는 저류함수모형과 과거의 강우-수위 관계를 이용한 회귀분석(regression analysis), 그리고 인공신경망(artificial neural network}을 이용하여 홍수를 예측하고 이를 비교, 분석하고자 하였다. 저류함수모형의 경우는 홍수통제소의 대표매개변수와 보정된 최적(평균)매개변수를 적용하였다. 그리고 회귀분석과 인공신경망은 1995~2001년까지의 홍수사상 중 4개의 홍수사상을 선택하여 회귀계수를 구하고 역전파(backpropagation) 알고리즘을 사용하여 학습을 시켰다. 그 결과 저류함수모형의 경우 최적 매개변수를 이용하였을 때 기존의 홍수통제소에서 사용하고 있는 대표매개변수보다 예측이 개선되었으며, 회귀분석의 방법인 다중회귀분석, Robust 회귀분석, Stepwise 회귀분석을 이용한 홍수예측은 비교적 정확한 결과를 얻을 수 있었다. 역전파 알고리즘을 사용한 인공신경망의 경우도 회귀분석을 이용한 홍수예측보다는 다소 못하였지만 정확한 결과를 얻을 수 있었다.
#storage function model #multiple regression #robust regression #stepwise regression #artificial neural network #저류함수모형 #다중회귀분석 #Robust 회귀분석 #Stepwise 회귀분석 #인공신경망

목차

Abstract
요지
1. 서론
2. 적용이론
3. 대상유역 및 적용
4. 적용결과 및 비교 분석
5. 결론
감사의 글
참고문헌

참고문헌 (0)

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