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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2008.10
- 수록면
- 2,774 - 2,777 (4page)
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The goal of this research is to apply the neural networks models for the disaggregation of the pan evaporation (PE) data, Republic of Korea. The neural networks models consist of the support vector machines neural networks model (SVM-NNM) and multilayer peroeptron neural networks model (MLP-NNM), respectively. The SVM-NNM in time series modeling is relatively new and it is more problematic in comparison with classifications. In this study, The disaggregation means that the yearly PE data divides into the monthly PE data. And, for the performances of the neural networks models, they are composed of training, cross validation, and testing data, respectively. From this research, we evaluate the impact of the SVM-NNM and the MLP-NNM for the disaggregation of the nonlinear time series data. We should, furthermore, construct the credible data of the monthly PE data from the disaggregation of the yearly PE data, and can suggest the methodology for the irrigation and drainage networks system.
목차
Abstract
1. 서론
2. 신경망모형과 유전자 알고리즘
3. 연구범위 및 자료
4. SVM-NNM 및 MLP-NNM의 적용
5. 추계학적 분리모형과의 비교검토
6. 결론
참고문헌
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