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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
안정환 (연세대학교 대학원 토목공학과) 정희선 (한국시설안전관리공단) 박인찬 (연세대학교 대학원 토목공학과) 조원철 (연세대학교 사회환경시스템공학부)
저널정보
한국방재학회 한국방재학회 학술대회 한국방재학회 2008년도 정기총회 및 학술발표대회
발행연도
2008.1
수록면
101 - 104 (4page)

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In this study, rainfall adjust and forecasting using artificial neural network(ANN) which includes a correlation coefficient is application in Seoul region. It analyzed one-hour rainfall data which has been reported in 25 region in seoul during from 2000 to 2006 at rainfall observatory by AWS. The ANN learning algorithm apply for input data that each region using cross-correlation will use the highest correlation coefficient region. In addition, rainfall adjust analyzed the minimum error based on correlation coefficient and determination coefficient related to the input region. ANN model used back-propagation algorithm for learning algorithm. In case of the back-propagation algorithm, many attempts and efforts are required to find the optimum neural network structure as applied model. This is calculated similar to the observed rainfall that the correlation coefficient was 0.98 in missing rainfall adjust at 10 region. As a result, ANN model has been for suitable for rainfall adjust. It is considered that the result will be more accurate when it includes climate data affecting rainfall.

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