KCI등재
SCOPUS
연구보문 : 수질환경; 유전자 알고리즘과 회귀식을 이용한 오염부하량의 예측 = Research Articles : Water Environment; Estimation of Pollutant Load Using Genetic-algorithm and Regression Model
저자
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2014
작성언어
Korean
주제어
KDC
520
등재정보
KCI등재,SCOPUS
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
37-43(7쪽)
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제공처
BACKGROUND: Water quality data are collected less frequently than flow data because of the cost to collect and analyze, while water quality data corresponding to flow data are required to compute pollutant loads or to calibrate other hydrology models. Regression models are applicable to interpolate water quality data corresponding to flow data. METHODS AND RESULTS: A regression model was suggested which is capable to consider flow and time variance, and the regression model coefficients were calibrated using various measured water quality data with genetic-algorithm. Both LOADEST and the regression using genetic-algorithm were evaluated by 19 water quality data sets through calibration and validation. The regression model using genetic-algorithm displayed the similar model behaviors to LOADEST. The load estimates by both LOADEST and the regression model using genetic-algorithm indicated that use of a large proportion of water quality data does not necessarily lead to the load estimates with smaller error to measured load. CONCLUSION: Regression models need to be calibrated and validated before they are used to interpolate pollutant 37 loads, as separating water quality data into two data sets for calibration and validation.
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