본 연구에서는 낙동강유역의 주요 수위표지점중 진동수위표지점에서 홍수위를 예측하기위한 신경망모형인 WSANN모형이 제시되었다. WSANN모형은 모멘트방법, 초기조건의 개선 및 적응학습속도에 의해 보완되어진 개선된 역전파훈련 알고리즘을 이용하였고, 본 연구에 사용된 자료는 훈련자료와 테스팅자료로 분할하였으며, 최적 은닉층 노드수를 결정하기 위하여 은닉층노드와 임계학습횟수로부터 경험식이 유도되었다. 그리고 WSANN모형의 보정은 4개의 훈련자료에 의해 실시되