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대한토목학회 대한토목학회논문집 B 大韓土木學會論文集 제26권 제4 B호
발행연도
2006.7
수록면
389 - 398 (10page)

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본 연구에서는 강우의 시ㆍ공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측모형을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저ㆍ갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 연속적으로 선행 유출량을 나타내는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 먼저, 본 연구에서 제안한 방법은 SOM에 의해 강우-유출 관계를 분류하고, SOM에 의한 분류에 따라 각각의 모형을 구성한다. 개별적으로 구축된 모형은 유출량의 예측을 위해 각각의 양상에 따라 분류된 자료를 이용한다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 방법은 과거의 인공신경망의 일반적인 적용에 의한 결과보다 더 나은 예측능력을 보여주었으며, 더불어 유출량의 과소 및 과대추정과 Persistence 현상과 같은 문제점이 나타나지 않았다.
#rainfall-runoff model #self-organizing map #preprocessing #back propagation algorithm #persistence phenomenon #강우-유출모형 #자기조직화 이론 #전처리 과정 #역전파 학습알고리즘 #Persistence 현상

목차

Abstract
요지
1. 서론
2. SOM(Self-Organizing Map)의 기본이론
3. 대상지점 및 입력자료
4. 적용방법 및 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (9)

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