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신경망을 이용한 낙동강 유역 하도유출 예측 및 홍수예경보 이용 KCI 등재

Real-Time Forecasting of Flood Runoff Based on Neural Networks in Nakdong River Basin & Application to Flood Warning System

  • 언어KOR
  • URLhttps://db.koreascholar.com/Article/Detail/25256
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한국수자원학회 논문집 (Journal of Korea Water Resources Association)
한국수자원학회 (Korea Water Resources Association)
초록

본 연구는 비선형성이 강한 강우-유출의 특성을 고려하여 홍수시 하도의 유출을 예측하고 하천유역의 홍수예경보에 이용하기 위하여 신경망 시스템의 모형화 가능성을 검증하였다. 신경망을 이용한 실시간 하도홍수 예측모형(Neural River Discharge-Stage Forecasting Mudel; NRDFM)은 낙동강 유역의 왜관 및 진동 지점의 홍수량 예측에 적용하였다. NRDFM에 의한 하도홍수량의 왜관 및 진동 지점 예측결과를 실측치와 비교검토한 결

The purpose of this study is to develop a real-time forecasting model in order to predict the flood runoff which has the nature of non-linearity and to verify applicability of neural network model for flood warning system. Developed model based on neural

저자
  • 윤강훈(한국건설기술연구원 수자원연구부) | Yoon Kang-Hoon
  • 서봉철(한국건설기술연구원 수자원연구부) | Seo Bong-Cheol
  • 신현석(부산대학교 토목공학과) | Shin Hyun-Suk