Application of Soft Computing Model for Hydrologic Forecasting

Kim, Sung-Won; Park, Ki-Bum

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: Kim, Sung-Won (Department of Railroad and Civil Engineering, Dongyang University) Park, Ki-Bum (Department of Construction Information, Andong Science College)

저널정보: 한국수자원학회 한국수자원학회 학술발표회 한국수자원학회 2012년도 학술발표회

발행연도: 2012.1

수록면: 336 - 339 (4page)

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Accurate forecasting of pan evaporation (PE) is very important for monitoring, survey, and management of water resources. The purpose of this study is to develop and apply Kohonen self-organizing feature maps neural networks model (KSOFM-NNM) to forecast the daily PE for the dry climate region in south western Iran. KSOFM-NNM for Ahwaz station was used to forecast daily PE on the basis of temperature-based, radiation-based, and sunshine duration-based input combinations. The measurements at Ahwaz station in south western Iran, for the period of January 2002 - December 2008, were used for training, cross-validation and testing data of KSOFM-NNM. The results obtained by TEM 1 produced the best results among other combinations for Ahwaz station. Based on the comparisons, it was found that KSOFM-NNM can be employed successfully for forecasting the daily PE from the limited climatic data in south western Iran.

#forecasting #Kohonen self-organizing feature maps #pan evaporation #Iran

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이 논문의 저자 정보

Kim, Sung-Won

소속기관 Department of Railroad and Civil Engineering, Dongyang University

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학

논문수 4 이용수 0

박기범

소속기관 경일대학교 건설공학부

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학

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