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자료유형
학술저널
저자정보
Kang, Kwan-Won (Civil Eng., Inha University) Park, Chan-Young (Civil Eng., Inha Technical Junior College) Kim, Ju-Hwan (Civil Eng., Inha University)
저널정보
한국수자원학회 Korean journal of hydrosciences Korean journal of hydrosciences 제4권
발행연도
1993.1
수록면
1 - 9 (9page)

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It is a major objective for the management and operation of water resources system to forecast streamflows. The applicability of artificial neural network model to hydrologic system is analyzed and the performance is compared by statistical method with observed. Multi-layered perception was used to model rainfall-runoff process at Pyung Chang River Basin in Korea. The neural network model has the function of learning the process which can be trained with the error backpropagation (EBP) algorithm in two phases; (1) learning phase permits to find the best parameters(weight matrix) between input and output. (2) adaptive phase use the EBP algorithm in order to learn from the provided data. The generalization results have been obtained on forecasting the daily and hourly streamflows by assuming them with the structure of ARMA model. The results show validities in applying to hydrologic forecasting system.

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