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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.1
- 수록면
- 607 - 616 (10page)
이용수
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본 연구에서는 ANFIS 기반의 유황별 댐 예측유입량 산정 기법(Flow regime-based ANFIS Dam Inflow Prediction, FADIP)을 개발하고, 이를 단순 ANFIS 기반 댐 예측유입량 산정 기법(ANFIS Dam Inflow Prediction, ADIP)과 비교 평가하였다. 대상유역은 국내 주요 다목적댐인 충주댐 유역과 소양강댐 유역을 선정하였으며, 입력자료로 댐 유입량, 강수량, 장기기상예보 자료를 사용하였다. 모델의 훈련 및 보정기간으로 충주댐 유역은 1987~2010년, 소양강댐 유역은 1984~2010년을 선정하였다. 검정기간은 두 유역 모두 2011~2016년을 활용하였다. 훈련 및 보정결과 FADIP는 ADIP에 비해 평수기, 저수기에 훈련이 개선되는 것으로 나타났다. 검정결과 ADIP는 통계모델의 학습방법 특성상 일반적인 사상에 학습이 이루어져, 저수기에 예측성이 떨어지는 것으로 나타났다. 반면 FADIP는 ADIP에 비해 전기간의 정확도가 향상되었으며, 특히 평수기와 저수기에 예측성이 우수하였다. 따라서 FADIP는 다목적댐 이수관리에 활용성이 높을 것으로 판단된다.
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참고문헌 (14)
참고문헌 신청
Awan, J. A. / 2014 / Improving ANFIS based model for long-term dam inflow prediction by incorporating monthly rainfall forecasts / Water Resources Management 28(5):1185~1199
Bacanli, U. G. / 2009 / Adaptive neurofuzzy inference system for drought forecasting / Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 23:1143~1154
Basheer, I. A. / 2000 / Artificial neural networks: fundamentals, computing, design, and application / Journal of Microbiological Methods 43(1):3~31
Chen, H. / 2010 / Downscaling GCMs using the smooth support vector machine method to predict daily precipitation in the Hanjiang basin / Advances in Atmospheric Sciences 27:274~284
Dahamsheh, A. / 2013 / Markov chain-incorporated artificial neural network models for forecasting monthly precipitation in arid regions / Arabian Journal for Science and Engineering 39(4):2513~2524
Bacanli, U. G. / 2009 / Adaptive neurofuzzy inference system for drought forecasting / Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 23:1143~1154
Basheer, I. A. / 2000 / Artificial neural networks: fundamentals, computing, design, and application / Journal of Microbiological Methods 43(1):3~31
Chen, H. / 2010 / Downscaling GCMs using the smooth support vector machine method to predict daily precipitation in the Hanjiang basin / Advances in Atmospheric Sciences 27:274~284
Dahamsheh, A. / 2013 / Markov chain-incorporated artificial neural network models for forecasting monthly precipitation in arid regions / Arabian Journal for Science and Engineering 39(4):2513~2524
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