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자료유형
학술저널
저자정보
곽필정 (동신대학교 토목공학과) 오창열 (동신대학교 토목공학과) 진영훈 (동신대학교 토목공학과) 박성천 (동신대학교 토목공학과)
저널정보
한국물환경학회 수질보전 수질보전 제22권 제5호
발행연도
2006.1
수록면
952 - 957 (6page)

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The present study applied wavelet transform and artificial neural networks (ANNs) for the prediction of daily TOC data. TOC data were transformed into denoised data by the wavelet transform and the noise-reduced data were used for the prediction model by artificial neural networks. For the application of wavelet transform, Daubechies wavelet of order 10 ('db10') was used as a basis function and decomposed the TOC data up to fifth level with five detail components and one approximation component. ANNs were calibrated with the input data of the segregated TOC data corresponding to the details from second to fifth level and the approximation. Consequently, the ANNs model for the prediction of daily TOC data showed the best result when it had seventeen hidden nodes in its layer.
#Approximation component #Artificial neural networks #Detail component #Noise reduction #Total organic carbon #TOC) #Wavelet transform

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