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유량과 수질을 연계한 실시간 인공지능 경보시스템 개발 (I) 유량-수질 예측모형의 적용
연인성, 안상진, Yeon. In-Sung, Ahn. Sang-Jin 한국수자원학회 韓國水資源學會論文集 10 Pages
한국수자원학회 韓國水資源學會論文集 2005, Vol.38 No.7 565-574 (10 pages)
미치는 것으로 분석되었다. 신경망 모형과 뉴로-퍼지 모형으로 수질예측 모형을 구성하고, 적용하였다. LMNN, MDNN, ANFIS 모형은 TOC 모의에서 DO 예측에서는 LMNN, MDNN 모형이 ANFIS 모형보다 좋은 결과를 보였으며, 정량적 자료에 정성적 자료인 시간을 학습한 MDNN 모형이 가장 작은 오차를 보였다. 하천의 실시간적 관리를 위해서는 유량과 수질의 측정이 동일한 지점에서 동시간적으로 이루어져야 보다 효과적이다. 그러나 수질자동측정망 지점과 T/M 수위관측소가 원거리에 위치한 경우들이 있으며, 평창강 수질자동측정망 지점이... -
신경망 모형을 적용한 금강 공주지점의 수질예측
안상진, 연인성, 한양수, 이재경, An. Sang-Jin, Yeon. In-Seong, Han. Yang-Su, Lee. Jae-Gyeong 한국수자원학회 韓國水資源學會論文集 11 Pages
한국수자원학회 韓國水資源學會論文集 2001, Vol.34 No.6 701-711 (11 pages)
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 learming rate) 방법을 이용한 MANN 모형, 레번버그-마쿼트(Levenberg-Marquardt) 방법을 이 용한 LMNN 모형, 그리고 정성적인 판단인자를 첨가하여 정량적인 월 수질 자료와 분별, 학습하 도록 은닉층을 분리한 MNN 모형으로 구분하였다. 대체로 신경망 모형의 예측치가 실측치에 근사한 결과를 보였으며,...