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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2009.10
- 수록면
- 2,572 - 2,575 (4page)
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The goal of this research is apply to neural networks models for the pan evaporation (PE) disaggregation, Republic of Korea. Neural Networks models consist of generalized regression neural networks model (GRNNM) and multilayer perceptron neural networks model (MLP-NNM), respectively. In this research, disaggregation means that the yearly pan evaporation data divide into the monthly pan evaporation data. And, for the performance of neural networks models, they are composed of training and testing performances, respectively. From this research, we evaluate the impact of GRNNM and MLPNNM for the disaggregation of nonlinear time series data. We should, furthermore, construct the credible data of the monthly pan evaporation data from the disaggregation of the yearly pan evaporation data, and can suggest the methodology for the irrigation and drainage networks system.
목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. NEURAL NETWORKS MODELS AND GENETIC ALGORITHM
3. RESEARCH DATA AND SCOPE
4. THE APPLICATION OF NEURAL NETWORKS MODELS
5. CONCLUSIONS AND FUTURE RESEARCH TASKS
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