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The objective of this study is to develop a reliable flow forecasting model based on neural
network algorithm in order to provide flow rate at stream sections without flow measurement
in Nakdong river. Stream flow rate measured at 8-days interval by Nakdong river environment
research center, daily upper dam discharge and precipitation data connecting upstream stage
gauge were used in this development. Back propagation neural network and multi-layer with
hidden layer that exists between input and output layer are used in model learning and
constructing, respectively. Model calibration and verification is conducted based on observed
data from 3 station in Nakdong river.
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Anthony, W. M. / 1996 / Extended Rainfall-Runoff Modelling using Artificial Neural Networks / Hydroinformatics ’96, Proceedings of the 2nd International Conference on Hydroinforma
Fletcher, D. S / 1993 / Forecasting with neural networks: an application using bankruptcy data / Information & Management 24 : 159 ~ 167
Kerh, T / 2006 / Neural networks forecasting of flood discharge at an unmeasured station using river upstream information / Advances in Engineering Software 37 (8) : 533 ~ 54
Kwok, T. Y / 1997a / Constructive algorithms for structure learning in feedforward neural networks for regression problems / IEEE Transactions on Neural Networks 8 (1) : 630
Kwok, T. Y / 1997b / Objective functions for training new hidden units in constructive neural networks / IEEE Transactions on Neural Networks 8 (5) : 1131 ~ 1148
Fletcher, D. S / 1993 / Forecasting with neural networks: an application using bankruptcy data / Information & Management 24 : 159 ~ 167
Kerh, T / 2006 / Neural networks forecasting of flood discharge at an unmeasured station using river upstream information / Advances in Engineering Software 37 (8) : 533 ~ 54
Kwok, T. Y / 1997a / Constructive algorithms for structure learning in feedforward neural networks for regression problems / IEEE Transactions on Neural Networks 8 (1) : 630
Kwok, T. Y / 1997b / Objective functions for training new hidden units in constructive neural networks / IEEE Transactions on Neural Networks 8 (5) : 1131 ~ 1148
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