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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김성원 (수자원개발기술사, 동양대학교 철도토목학과) 김형수 (인하대학교 환경토목공학부)
저널정보
한국수자원학회 한국수자원학회 학술발표회 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
발행연도
2008.1
수록면
2,193 - 2,196 (4page)

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In this study, the new methodology such as support vector machines neural networks model (SVM-NNM) using the statistical learning theory is introduced to forecast flood stage in Nakdong river, Republic of Korea. The SVM-NNM in hydrologic time series forecasting is relatively new, and it is more problematic in comparison with classification. And, the multilayer perceptron neural networks model (MLP-NNM) is introduced as the reference neural networks model to compare the performance of SVM-NNM. And, for the performances of the neural networks models, they are composed of training, cross validation, and testing data, respectively. From this research, we evaluate the impact of the SVM-NNM and the MLP-NNM for the forecasting of the hydrologic time series in Nakdong river. Furthermore, we can suggest the new methodology to forecast the flood stage and construct the optimal forecasting system in Nakdong river, Republic of Korea.
#Optimal forecasting system #Abnormal storm #SVM-NNM #MLP-NNM

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