비선형 증발량 및 증발산량 시계열의 모형화를 위한 신경망-유전자 알고리즘 모형 2. 불확실성 분석에 의한 최적모형의 구축

김성원; 김형수

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비선형 증발량 및 증발산량 시계열의 모형화를 위한 신경망-유전자 알고리즘 모형 2. 불확실성 분석에 의한 최적모형의 구축 KCI 등재

Neural Networks-Genetic Algorithm Model for Modeling of Nonlinear Evaporation and Evapotranpiration Time Series. 2. Optimal Model Construction by Uncertainty Analysis

김성원, 김형수

언어KOR
URLhttps://db.koreascholar.com/Article/Detail/25747

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한국수자원학회 논문집 (Journal of Korea Water Resources Association)

Vol. 40 No. 1 (2007.01)
pp.89-99

한국수자원학회 (Korea Water Resources Association)

초록

본 논문에서는 본 연구논제(2007)에서 개발된 COMBINE-GRNNM-GA(Type-1)으로부터 최적형태의 구조를 가진 모형을 구성하고, 입력층노드의 기상인자를 제거하기 위하여 불확실성 분석을 실시하였다. 훈련과정중에 가장 최소의 평활인자를 가진 입력층변수는 COMBINE-GRNNM-GA(Type-1)에서 제거되었으며, 변형된 COMBINE-GRNNM-GA(Type-1)은 기상학적 변수의 새로운 최소 평활인자를 구하기 위하여 재훈련된다. 최소 평활인

Uncertainty analysis is used to eliminate the climatic variables of input nodes and construct the model of an optimal type from COMBINE-GRNNM-GA(Type-1), which have been developed in this issue(2007). The input variable which has the lowest smoothing fact

키워드

불확실성 분석 회귀분석 평활인자 지도구축 Uncertainty analysis Regression analysis Smoothing factor Map construction

저자

김성원(Dept., of, Rail., and, Civil, Engr. Dongyang, University) | Kim Sung-Won
김형수(School, of, Civil, and, Environ., Engr. Inha, University) | Kim Hung-Soo

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