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Poincare Section과 신경망 기법을 이용한 수문자료 분석 KCI 등재

Analysis of Hydrologic data using Poincare Section and Neural Network

  • 언어KOR
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한국수자원학회 논문집 (Journal of Korea Water Resources Association)
한국수자원학회 (Korea Water Resources Association)
초록

많은 학자들은 자료의 특성을 분석함으로써 장래를 예측하고자 끊임없이 노력하여 왔으며, 이는 아마도 확정론적 방법과 추계학적 방법으로 크게 대별할 수 있을 것이다. 그러나 예측을 하기 전에 먼저 자료의 특성을 파악하는 것은 모형 구축과 예측을 실행하는데 있어서 매우 중요하다 할 수 있다. 이러한 견지에서 최근 확정론적 방법으로 알려진 비선형 동역학적인 방법이 여러 분야에서 관심의 대상이 되고 있다. 본 연구에서는 비선형 동역학 시스템을 해석하기 위하여 P

Many researchers have been tried to forecast the future as analyzing data characteristics and the forecasting methodology may be divided into two cases of deterministic and stochastic techniques. However, the understanding data characteristics may be very

저자
  • 나창진(건일 ENG 부설기술연구소) | La Chang-Jin
  • 김형수(선문대학교 토목공학과) | Kim Hung-Soo
  • 김중훈(고려대학교 토목환경공학과) | Kim Joong-Hoon
  • 김응석(고려대학교 부설 방재과학기술연구센터) | Kim Eung-Seok