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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
안상진 (충북대학교 토목공학과) 전계원 (충북대학교 대학원 토목공학과) 김광일 (POSCO 자문역)
저널정보
한국수자원학회 한국수자원학회논문집 한국수자원학회논문집 제33권 제4호
발행연도
2000.1
수록면
505 - 515 (11page)

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2000

신경망 알고리즘을 이용한 중소유역의 수문곡선 예측
안상진 ,  전계원 ,  이재경 외 1명 한국수자원학회논문집 2000.01 학술저널
신경망 알고리즘을 적용한 유출수문곡선의 예측
안상진 ,  전계원 ,  김광일 한국수자원학회논문집 2000.01 학술저널
신경망 알고리즘을 이용한 중소유역의 수문곡선 예측
안상진 ,  전계원 ,  이재경 외 1명 한국수자원학회 학술발표회 2000.01 학술대회자료

초록· 키워드

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본 연구는 하천에서 호우의 발생에 따라 하천 유출수문곡선을 예측코자 블랙박스모형의 신경망이론을 적용하여 수문학적인 문제를 규명하고자 하였다. 이를 위해 신경망 이론 중 Levenverg-Marquardt 방법에 의한 오차역전파 알고리즘과 Radial Basis Function Network(RBFN)를 이용하여 IHP 대표유역인 보청청유역에 수문곡선을 적용하여 선행유출량 예측과 미학습 유역의 적용성을 검토하였다. 그 결과 복잡하고 비선형적인 수문계의 강우-유출 과정의 학습에 있어 RBFN은 은닉층에서 자율학습, 출력층에서 지도학습의 두 단계로 나누어 학습을 함으로서 BP 알고리즘보다 학습시간이 빠르게 나타났고, 선행유출량의 예측결과 여러 통계적 지표에서 RBFN이 BP 알고리즘보다 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 미학습 유역의 적용성 검토에서도 BP알고리즘과 RBFN 모두 첨두치가 비교적 실측자료의 경향과 비슷한 경향으로 나타났다.
#유출수문곡선 #역전파알고리즘

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