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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 1,075 - 1,086 (12page)
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최근 기후 온난화의 발생과 이상기후의 발생빈도가 증가함에 따라 강수량, 하천유량과 같은 수문학적 요소의 예측이 복잡해지고 있으며 물부족 발생 위험도 증가하고 있다. 따라서 본 연구에서는 중단기 하천 취수량을 예측하기 위한 모델을 개발하고자 하였다. 입력인자를 선정하기 위해 취수량과 기상인자들 간의 상관성분석을 수행한 결과 온도가 가장 영향이 큰 것으로 나타났다. 또한 취수량은 시계열에 따른 증가 경향과 계절적 특성이 뚜렷하게 나타나므로 시계열분해기법을 이용하여 전처리를 수행하고 잔차에 대해 서포트 벡터 머신(SVM)을 적용하여 취수량 예측 모델을 개발하였다. 이 모델은 평균적으로 4.1%의 오차율을 나타내며, 전처리를 하지 않은 SVM 모델에 비해 높은 정확도를 나타냈다. 특히, 1~2달에 대해 중단기 예측을 수행하였을 때 더 유리한 결과를 나타냈다. 본 연구에서 개발된 취수량 예측모델은 수자원의 지속가능하고 효율적인 관리를 위해 하천수 사용허가, 수질관리, 가뭄 대책 마련에 활용이 가능할 것으로 예상된다.
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참고문헌 (27)
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Altunkaynak, A. / 2017 / Monthly water consumption prediction using season algorithm and wavelet transform-based models / Journal of Water Resources Planning and Management 143(6):04017011-1~04017011-10
Amari, S. / 1999 / Improving support vector machine classifiers by modifying kernel functions / Proceedings of International Conference on Neural Networks 12(6):783~789
Bai, Y. / 2014 / Dynamic forecast of daily urban water consumption using a variable-structure support vector regression model / Journal of Water Resources Planning and Management 14(3):04014058
Barioni, L. G. / 2014 / Report on modeldata comparison and improved model parameterisaion :59
Barnett, M. / 2004 / Real-time automation of water supply and distribution for the city of Jacksonville, Florida. USA / EICA 9(3):15~29
Amari, S. / 1999 / Improving support vector machine classifiers by modifying kernel functions / Proceedings of International Conference on Neural Networks 12(6):783~789
Bai, Y. / 2014 / Dynamic forecast of daily urban water consumption using a variable-structure support vector regression model / Journal of Water Resources Planning and Management 14(3):04014058
Barioni, L. G. / 2014 / Report on modeldata comparison and improved model parameterisaion :59
Barnett, M. / 2004 / Real-time automation of water supply and distribution for the city of Jacksonville, Florida. USA / EICA 9(3):15~29
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