지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.1
- 수록면
- 1,217 - 1,227 (11page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
본 연구에서는 순환신경망을 이용한 댐 유입량 예측모형의 적용성 검토를 목적으로 하고 있으며, 이를 위해 소양강댐 유역 및 충주댐 유역을 대상으로 그간 댐 운영을 통해 축적된 기상 및 수문 빅데이터를 활용하여 인공신경망 모형과 엘만 순환신경망 모형을 구축하였다. 모형의 학습과 예측을 위하여 유역별 유입량, 강우량, 기온, 일조시간, 풍속자료가 입력자료로 사용되었고 10일간 일별 댐유입량 자료가 모델의 출력자료로 구조화 하여 학습을 진행한 후 검증을 목적으로 2016년 7월 ~ 2018년 6월까지 2개년에 대한 댐 유입량 예측을 수행하였다. 학습된 모형의 유입량 예측 결과를 비교분석한 결과, 소양강댐 유역에서는 인공신경망 모형과 순환신경망 모형 간 예측성능은 큰 차이를 보이지 않았으며, 충주댐 유역에서는 순환신경망 모형의 예측 결과가 인공신경망 모형에 비해 비교적 우수한 성능을 보임에 따라 엘만 순환신경망을 이용하여 댐 유입량 예측모형을 구축할 경우 예측성능은 기존의 인공신경망 모형과 비슷하거나 다소 우수할 것으로 판단된다. 또한 엘만 순환신경망은 갈수기 댐 유입량 예측에 있어서 인공신경망에 비해 예측결과의 재현성이 우수한 것으로 나타났으며, 엘만 순환신경망 학습에 있어 다중 은닉층 구조가 단일 은닉층 구조보다 예측 성능 향상에 효과적인 것으로 분석되었다.
목차
등록된 정보가 없습니다.
참고문헌 (24)
참고문헌 신청
Bergmeir, C. / 2012 / Neural Networks in R Using the Stuttgart Neural Network Simulator: RSNNS / Journal of Statistical Software 46(7):1~26
Chen, P. -A. / 2013 / Reinforced recurrent neural networks for multi-step-ahead flood forecasts / Journal of Hydrology 497:71~79
Chiang, Y. -M. / 2007 / Merging multiple precipitation sources for flash flood forecasting / Journal of Hydrology 340(3-4):183~196
Coulibaly P. / 1999 / Real-time short-term natural water inflows forecasting using recurrent neural networks / International Joint Conference On Neural Networks, Washington Dc, Proceedings Ijcnn'99 6:3802~3805
Coulibaly, P. / 2005 / Nonstationary hydrological time series forecasting using nonlinear dynamic methods / Journal of Hydrology 307(1):164~174
Chen, P. -A. / 2013 / Reinforced recurrent neural networks for multi-step-ahead flood forecasts / Journal of Hydrology 497:71~79
Chiang, Y. -M. / 2007 / Merging multiple precipitation sources for flash flood forecasting / Journal of Hydrology 340(3-4):183~196
Coulibaly P. / 1999 / Real-time short-term natural water inflows forecasting using recurrent neural networks / International Joint Conference On Neural Networks, Washington Dc, Proceedings Ijcnn'99 6:3802~3805
Coulibaly, P. / 2005 / Nonstationary hydrological time series forecasting using nonlinear dynamic methods / Journal of Hydrology 307(1):164~174
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
기상인자 기반의 인공신경망 앙상블 모형을 이용한 월 댐 유입량 예측
대한토목학회 학술대회
2020 .10
-
댐 네트워크를 반영한 LSTM 모델 구축 및 대청댐 유입량 예측
대한토목학회 학술대회
2024 .10
-
원격상관 기후지수를 활용한 1개월 선행 댐유입량 예측
한국수자원학회논문집
2016 .01
-
딥러닝 기반 안동 · 임하댐 유입량 예측 모형의 구축
대한토목학회 학술대회
2021 .10
-
하이브리드 계절예측 시스템을 이용한 댐 유입량 예측성 평가
한국수자원학회 학술발표회
2017 .01
-
LSTM을 이용한 댐 유입량 예측 평가
한국수자원학회 학술발표회
2019 .01
-
충주댐 유역의 미래 댐 계절유입량 전망의 불확실성 평가
한국수자원학회 학술발표회
2016 .01
-
장기 기상전망이 댐 저수지 유입량 전망에 미치는 영향 분석
한국수자원학회논문집
2019 .01
-
파손 위험성 예측을 위한 순환신경망 기반 데이터 학습
한국항공우주학회 학술발표회 초록집
2024 .06
-
충주댐 유역에 대한 순환 신경망과 강우-유출 모델의 성능 평가
대한토목학회 학술대회
2022 .10
-
Approach for Learning Intention Prediction Model based on Recurrent Neural Network
Journal of KIISE
2018 .04
-
순환신경망을 이용한 V2X 통신 기반의 차량 예측
한국통신학회 학술대회논문집
2018 .01
-
인공신경망 기반 다중 기상인자 단기예측 모형 개발
대한환경공학회 학술발표논문집
2021 .11
-
댐 유입량을 활용한 유출율 변동성 평가 및 정확도 개선
대한토목학회 학술대회
2024 .10
-
앙상블 기법에 의한 다목적댐 및 용수댐 유입량 예측
대한토목학회 학술대회
2016 .10
-
기후변화 다중모델앙상블 전망을 통한 한강유역 댐 유입량 불확실성 분석
대한토목학회 학술대회
2016 .10
-
순환신경망을 활용한 다음 사용 애플리케이션 예측
한국정보과학회 학술발표논문집
2019 .12
-
인공신경망 모형을 활용한 강우 앙상블 생성 및 조합
한국수자원학회 학술발표회
2018 .01
-
베이지안 이론을 활용한 댐 유입량 예측기법 개발 및 적용
한국수자원학회 학술발표회
2017 .01
-
ANFIS 기반의 유황별 조건부 댐 유입량 예측기법 개발 및 평가
한국수자원학회논문집
2018 .01
이 논문의 저자 정보
최근 본 자료
댓글(0)
0