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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
Sungwon Kim (동양대학교)
저널정보
대한토목학회 대한토목학회 학술대회 제35회 대한토목학회 정기 학술대회
발행연도
2009.10
수록면
2,584 - 2,587 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2009

Precipitation Downscaling using Neural Networks Models 2. Modeling of the Monthly Time Series
Sungwon Kim 대한토목학회 학술대회 2009.10 학술대회자료
Precipitation Downscaling using Neural Networks Models 1. Modeling of the Daily Time Series
Sungwon Kim 대한토목학회 학술대회 2009.10 학술대회자료

초록· 키워드

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The research of climate change impact in hydrometeorology often relies on climate change information. In this paper, neural networks models such as generalized regression neural networks model (GRNNM) and multilayer perceptron neural networks model (MLP-NNM) are proposed statistical downscaling of the daily precipitation. The input nodes of neural networks models consist of the atmospheric meteorology and the atmospheric pressure data for 4 grid points including 127.5°E/37.5°N, 127.5°E/35°N, 125°E/37.5°N and 125°E/35°N, respectively. The output node of neural networks models consist of the daily precipitation data for Seoul Station. For the performances of neural networks models, they are composed of training and test performances, respectively. From this research, we evaluate the impact of GRNNM and MLP-NNM performances for the downscaling of the daily precipitation data. We should, therefore, construct the credible daily precipitation data for Seoul Station using statistical downscaling method. The proposed methods can be applied to future climate prediction/projection using the various climate change scenarios such as GCMs and RCMs.
#NCEP #Climate Change #Downscaling #GRNNM #MLP-NNM

목차

ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. NEURAL NETWORKS MODELS
3. RESEARCH DATA AND SCOPE
4. APPLICATION OF THE NEURAL NETWORKS MODELS
5. CONCLUSIONS AND FUTURE RESEARCH TASKS
AKNOWLEDGEMENTS
REFERENCES

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