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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Seungsoo Lee (Korea Environmental Institute) Hyunuk An (Chungnam National University) Youngteck Hur (K-water Research Institute) Yeonsu Kim (K-water Research Institute) Jisun Byun (Chungnam National University)
저널정보
충남대학교 농업과학연구소 Korean Journal of Agricultural Science Korean Journal of Agricultural Science Vol.47 No.3
발행연도
2020.9
수록면
471 - 483 (13page)

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Flood prediction is an important issue to prevent damages by flood inundation caused by increasing high-intensity rainfall with climate change. In recent years, machine learning algorithms have been receiving attention in many scientific fields including hydrology, water resources, natural hazards, etc. The performance of a machine learning algorithm was investigated to predict the water elevation of a river in this study. The aim of this study was to develop a new method for securing a large enough lead time for flood defenses by predicting river water elevation using the a long- short-term memory (LSTM) technique. The water elevation data at the Oisong gauging station were selected to evaluate its applicability. The test data were the water elevation data measured by K-water from 15 February 2013 to 26 August 2018, approximately 5 years 6 months, at 1 hour intervals. To investigate the predictability of the data in terms of the data characteristics and the lead time of the prediction data, the data were divided into the same interval data (group-A) and time average data (group-B) set. Next, the predictability was evaluated by constructing a total of 36 cases. Based on the results, group-A had a more stable water elevation prediction skill compared to group-B with a lead time from 1 to 6 h. Thus, the LSTM technique using only measured water elevation data can be used for securing the appropriate lead time for flood defense in a river.
#deep-learning #flood forecasting #Keras #long- short-term memory (LSTM) #machine learning

목차

Abstract
Introduction
Materials and Methods
Results and Discussion
Conclusion
References

참고문헌 (19)

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Hinton G / 2006 / A fast learning algorithm for deep belief nets / Neural computation 18:1527~1554 google schola Hochreiter S / 1997 / Long short-term memory / Neural computation 9:1735~1780 google schola 정성호 / 2018 / 딥러닝 기반 LSTM 모형을 이용한 감조하천 수위 예측 / 한국수자원학회 논문집 51(12):1207~1216 dbpia 정성호 / 2018 / 딥러닝 오픈 라이브러리를 이용한 하천수위 예측 / 한국방재학회논문집 18(1):1~11 Crossref KMA (Korean Meteorological Administration) / 2012 / Korean climate change assessment report google schola

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