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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2005.1
- 수록면
- 679 - 683 (5page)
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The technique which connects Generalized Regression Neural Networks Model(GRNNM) with Genetic Algorithm (CA) is used to derive rating curve in the river basin. GRNNM architecture consists of 4 layers ; input, hidden, summation and output layer. GA method is applied to estimate the optimal smoothing factor when GRNNM is trained. The derivation of rating curve using GRNNM is considered different kinds of hydraulic characteristics such as water stage, area and mean velocity and is applied two stage stations; Sunsan and Jungam. Furthermore, it is compared with conventional curve-fitting method. Through the training and validation performance, the results show that GRNNM is much superior as compared to the conventional curve-fitting method.
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