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신경망 기법을 이용한 연평균 강우량의 공간 해석 KCI 등재

Spatial Analysis for Mean Annual Precipitation Based On Neural Networks

  • 언어KOR
  • URLhttps://db.koreascholar.com/Article/Detail/24535
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한국수자원학회 논문집 (Journal of Korea Water Resources Association)
한국수자원학회 (Korea Water Resources Association)
초록

본 연구에서는 공간 분포의 해석을 위하여 일반적으로 사용되어 오던 Thiessen 또는 Kriging 법들을 대체할 수 있는 새로운 모형인 SANN(Spatial-Analysis Neural-Network)을 소개한다. 이 모델은 신경망 기법을 이용한 비매개 변수법의 일종으로 미측정 기점의 평균값 뿐만 아니라 분산, 왜도 등의 고차 통계치를 제공하여 준다. 또한 어떤 기점에서의 공간변수의 값이 그 심각도에 따른 미리 지정된 여러 분류들 중 각각의 분류에

In this study, an alternative spatial analysis method against conventional methods such as Thiessen method, Inverse Distance method, and Kriging method, named Spatial-Analysis Neural-Network (SANN) is presented. It is based on neural network modeling and

저자
  • 신현석(Dept.of, Civil, Engineering Busan, National, University) | Sin Hyeon-Seok
  • 박무종(한서대학교 토목공학과) | Park Mu-Jong