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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국농공학회 한국농공학회논문집 한국농공학회논문집 제49권 제3호
발행연도
2007.1
수록면
23 - 33 (11page)

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This study is aimed at the development of a runoff forecasting model by using the Fuzzy inference system and Neural Network model to solve the uncertainties occurring in the process of rainfall-runoff modeling and improve the modeling accuracy of the stream runoff forecasting. The Neuro-Fuzzy (NF) model were used in this study. The NF model, recently received a great deal of attention, improve the existing Neural Networks by the aid of the Fuzzy theory applied to each node.The study area is the downstreams of Naeseong-cheon. Therefore, time-dependent data was obtained from the Wolpo water level gauging station. 11 and 2 out of total 13 flood events were selected for the training and testing set of model respectively. The schematic diagram method and the statistical analysis are conducted to evaluate the feasibility of rainfall-runoff modeling. The model accuracy was rapidly decreased as the forecasting tim became longer. The NF model can give accurate runoff forecasts up to 4 hours ahead in standard above the Determination coefficient (R2) 0.7. In the comparison of the runoff forecasting using the NF and TANK models, characteristics of peak runoff in the TANK model was higher than ones in the NF models, but peak values of hydrograph in the NF models were similar.
#: Fuzzy inference system #Neural Network #Neuro-Fuzzy #Forecasting #TANK model

목차

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/ 1993 / 신경회로망을 이용한 하천유출량의 수문학적 예측에 관한 연구 : 1 ~ 139 google schola / 1999a / 하천유출 예측을 위한 신경회로망모형 : 67 ~ 70 google schola / 1999b / 신경회로망을 이용한 하천유출 예측 : 1 ~ 75 google schola / 2000 / Machine supported Development of Fuzzy-Flood Forecast Systmes 2 : 504 ~ 515 google schola / 2000 / 신경회로망을 이용한 하천유출량 예측모형 : 269 ~ 274 google schola

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