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연구논문 : 주암댐 유입량 예측을 위한 신경망 이론의 적용
분야 공학 > 환경공학
저자 박성천 ( Sung Chun Park ) , 김동수 ( Dong Soo Kim ) , 홍성희 ( Sung Hee Hong )
발행기관 한국수처리학회(구 한국수처리기술연구회)
간행물정보 한국수처리학회지 2004년, 제12권 제4호, 89~99쪽(총11쪽)
파일형식 63200493.pdf [다운로드 무료 PDF 뷰어]
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영문초록
It is essential that inflow prediction should be preceded and rainfall-runoff process must be made a model for doing the best suitable management of irrigation. But error can happen because of parameter estimation and uncertain assumption in model processing of nonlinear and complex Rainfall-Runoff process with time and space alternation. This study, rainfall-runoff modeling is applied by ANN(Artificial Neural Network) to improve these problems. And we developed real-time prediction theory to efficient management of dam. Learning algorithm to learn ANN modeling is generally applied by back propagation algorithm and then operated of Juam-Dam Basin, And inflow is predicted for 1-3 hours. Forecasting outcome is analysisted by Numerical performance indicators and graphical performance indicators as a result, the forecasting value is better than other algorithm.
 
 
Artificial Neural Network, back propagation algorithm, inflow prediction
 
 
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