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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.12
- 수록면
- 2,084 - 2,093 (10page)
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It is crucial to predict water temperature for aquatic ecosystem studies and management. In this paper, we first address challenging issues in predicting water temperature in a real time manner and propose a distributed computing model to address such issues. Then, we present an Artificial Neural Network (ANN)-based water temperature prediction model developed for the Soyang River and a cyberinfrastructure system called WT-Agabus to run such prediction models in an automated and real time manner. The ANN model is designed to use only weather forecast data (air temperature and rainfall) that can be obtained by invoking the weather forecasting system at Korea Meteorological Administration (KMA) and therefore can facilitate the automated and real time water temperature prediction. This paper also demonstrates how easily and efficiently the real time prediction can be implemented with the WT-Agabus prototype system.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Distributed Computing Model for Real Time Environmental Prediction
3. Artificial Neural Network-based Water Temperature Prediction
4. Cyberinfrastructure-based Environmental Prediction Support System
5. Implementation and Experiments
6. Related Work
7. Conclusion
References
참고문헌 (37)
참고문헌 신청
[단행본] - Jørgensen, Sven Erik / 2009 / Handbook of ecological modelling and informatics / Wit Press
[보고서] - Tarnpradab, S. / 2014 / Neural networks for prediction of stream flow based on snow accumulation : 88 ~ 94
[학술지(정기간행물)] - Krajewski, W.F. / 1982 / A graphical technique for river water temperature predictions / Ecological Modelling 17 (3-4) : 209 ~ 224
[학술지(정기간행물)] - Caissie, D. / 2007 / Predicting water temperatures using a deterministic model:Application on Miramichi River catchments (New Brunswick, Canada) / Journal of Hydrology 336 (3-4) : 303 ~ 315
[학술지(정기간행물)] - Sahoo, G.B. / 2009 / Forecasting stream water temperature using regression analysis, artificial neural network, and chaotic non-linear dynamic models / Journal of Hydrology 378 (3-4) : 325 ~ 342
[보고서] - Tarnpradab, S. / 2014 / Neural networks for prediction of stream flow based on snow accumulation : 88 ~ 94
[학술지(정기간행물)] - Krajewski, W.F. / 1982 / A graphical technique for river water temperature predictions / Ecological Modelling 17 (3-4) : 209 ~ 224
[학술지(정기간행물)] - Caissie, D. / 2007 / Predicting water temperatures using a deterministic model:Application on Miramichi River catchments (New Brunswick, Canada) / Journal of Hydrology 336 (3-4) : 303 ~ 315
[학술지(정기간행물)] - Sahoo, G.B. / 2009 / Forecasting stream water temperature using regression analysis, artificial neural network, and chaotic non-linear dynamic models / Journal of Hydrology 378 (3-4) : 325 ~ 342
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