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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김성원 (동양대학교 철도토목학과)
저널정보
한국수자원학회 한국수자원학회 학술발표회 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
발행연도
2007.1
수록면
1,423 - 1,426 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (15)

2010

추계학적 신경망 접근법을 이용한 수문학적 시계열의 모형화
김성원 ,  김정헌 ,  박기범 한국수자원학회 학술발표회 2010.01 학술대회자료
시간지체 순환신경망모형을 이용한 수문학적 모형화기법
김성원 한국수자원학회 학술발표회 2010.01 학술대회자료
신경망기법을 이용한 수문학적 분해모형
김성원 한국습지학회지 2010.01 학술저널

2009

신경망모형을 이용한 시간적 분해모형의 개발 2. 모의자료의 적용
김성원 한국수자원학회 학술발표회 2009.01 학술대회자료
신경망모형을 이용한 시간적 분해모형의 개발 3. 혼합자료의 적용
김성원 한국수자원학회 학술발표회 2009.01 학술대회자료
신경망모형을 이용한 시간적 분해모형의 개발 1. 실측자료의 적용
김성원 ,  김정헌 ,  박기범 한국수자원학회 학술발표회 2009.01 학술대회자료

2007

비선형 증발량 및 증발산량 시계열의 모형화를 위한 신경망-유전자 알고리즘 모형 2. 불확실성 분석에 의한 최적모형의 구축
김성원 ,  김형수 한국수자원학회논문집 2007.01 학술저널
비선형 증발량 및 증발산량 시계열의 모형화를 위한 신경망-유전자 알고리즘 모형 1. 모형의 이론과 적용
김성원 ,  김형수 한국수자원학회논문집 2007.01 학술저널
비선형 모형화를 위한 추계학 및 신경망이론의 통합운영
김성원 한국수자원학회 학술발표회 2007.01 학술대회자료

2006

주기성 추계학적 및 신경망모형을 연계한 수문시계열의 비선형 모의
김성원 ,  김형수 ,  강영복 외 1명 대한토목학회 학술대회 2006.10 학술대회자료

2005

생태수문학적 모형에 관한 고찰
김성원 대한토목학회 학술대회 2005.10 학술대회자료

2003

추계학적모형과 신경망모형을 연계한 병렬저수지군의 유입량산정
김성원 한국수자원학회논문집 2003.01 학술저널
입력자료의 불확실성에 따른 다목적 댐 유입량 해석기법
김성원 한국수자원학회 학술발표회 2003.01 학술대회자료

2002

SSNNM에 의한 다목적 댐군의 월평균유입량 산정
김성원 ,  조정석 대한토목학회 학술대회 2002.11 학술대회자료
추계학적 신경망 모형에 의한 다목적댐의 유입량산정
김성원 ,  조정석 ,  정재용 한국수자원학회 학술발표회 2002.01 학술대회자료

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The goal of this research is to develop and apply the integrational model for the pan evaporation and the alfalfa reference evapotranspiration in Republic of Korea. Since the observed data of the alfalfa reference evapotranspiration using lysimeter have not been measured for a long time in Republic of Korea, PM method is used to assume and estimate the observed alfalfa reference evapotranspiration. The integrational model consists of staochastics and neural networks processes respectively. The stochastics process is applied to extend for the short-term monthly pan evaporation and alfalfa reference evapotranspiration. The extended data of the monthly pan evaporation and alfalfa reference evapotranspiration is used to evaluate for the training performance. For the neural networks process, the generalized regression neural networks model(GRNNM) is applied to evaluate for the testing performance using the observed data respectively. From this research, we evaluate the impact of the limited climatical variables on the accuracy of the integrational operation of stochastics and neural networks processes. We should, furthermore, construct the credible data of the pan evaporation and the alfalfa reference evapotranspiration, and suggest the reference data for irrigation and drainage networks system in Republic of Korea.
#Stochastics #GRNNM #Pan evaporation #Alfalfa reference evapotranspiration

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