신경망 모형을 적용한 금강 공주지점의 수질예측

안상진; 연인성; 한양수; 이재경

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신경망 모형을 적용한 금강 공주지점의 수질예측 KCI 등재

Water Quality Forecasting at Gongju station in Geum River using Neural Network Model

안상진, 연인성, 한양수, 이재경

언어KOR
URLhttps://db.koreascholar.com/Article/Detail/24939

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한국수자원학회 논문집 (Journal of Korea Water Resources Association)

Vol. 34 No. 6 (2001.12)
pp.701-711

한국수자원학회 (Korea Water Resources Association)

초록

수질 인자들은 다양하고 관계가 복잡하여 수질 변화를 예측하는데 많은 어려움이 있다. 따라서 입력과 출력이 비교적 용이하고 비선형 예측에 적합한 신경망 모형을 이용하여 금강유역 공주지점의 DO, BOD, TN에 대한 월수질 예측을 수행하고 ARIMA 모형과 비교하여 적용 가능성을 검토하였다. 사용된 신경망 모형은 학습을 위해 BP(Back Propagation) 알고리즘을 적용하였으며 학습을 향상시키기 위한 모멘트-적응학습율(Moment-Adaptive

Forecasting of water quality variation is not an easy process due to the complicated nature of various water quality factors and their interrelationships. The objective of this study is to test the applicability of neural network models to the forecasting

키워드

신경망 수질 예측 Neural Network Water Quality Forecasting ARIMA (Autoregressive Intergrated Moving Average)LMNN(Levenberg-Marquardt Neural Network)MAMM(Moment-Adaptive learning rate Neural Netwrok)MNN(Modular Neural Network)ARIMA LMNN MANN MNN

저자

안상진(충북대학교 토목공학과)
연인성(충북대학교 대학원 토목공학과)
한양수(경동대학교 토목공학과)
이재경(대원과학대학 토목공학과)

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