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수위예측을 위해 개념적, 물리적 모형들을 포함한 다양한 유형의 기법들이 사용되고 있다. 그럼에도 불구하고 이러한 기법들 중 수위예측을 위해 단일의 우수한 모형을 선정하는 것은 매우 어려운 일이다. 최근에는 수문학적 과정의 복잡성으로 인해 기존 물리적 기반의 강우-유출 모형이 가지고 있는 단점들을 극복하고자 자료지향형 수위예측 모형이 널리 도입되고 있다. 본 연구의 목적은 이러한 자료 지향형 모형 중 뉴로-퍼지와 회귀분석 모형의 수위예측에 대한 성능을 비교하는 것이다. 제안된 두 모형을 한강수계의 왕숙천에 대해 적용하였다. 제안된 두 모형의 성능을 평가하기 위해 평균제곱근오차, Nash-Suttcliffe 효율계수, 평균절대오차, 수정 결정계수와 같이 4개의 통계지표들을 사용하였다. 모의결과 뉴로-퍼지 수위예측 모형이 다중선형회귀 수위예측 모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 향후 중소하천에서 충분한 선행시간을 확보한 정확도 높은 홍수정보시스템의 구축에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
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참고문헌 (30)
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Aquil, M / 2007 / A comparative study of artificial neural networks and neuro-fuzzy in continuous modeling of the daily and hourly behavior of runoff / Journal of Hydrology
Brown, M / 1994 / Neuro-fuzzy adaptive modeling and control / Prentice Hall
Chang, F.J / 2001 / A counterpropagation fuzzy-neural network modeling approach to real time streamflow prediction / Journal of Hydrology 245 : 153 ~ 164
Chaoulakou, A / 1999 / Forecasting daily maximum ozon concentration in the Athens basin / Environmental Monitoring and Assessment 56 : 97 ~ 112
Firat, M / 2009 / Comparative analysis of fuzzy inference systems for water consumption time series prediction / Journal of Hydrology 374 : 235 ~ 241
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Firat, M / 2009 / Comparative analysis of fuzzy inference systems for water consumption time series prediction / Journal of Hydrology 374 : 235 ~ 241
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