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신경망 모형을 이용한 갑천유역의 수질예측 = Forecasting of Water Quality using Neural Network at Gabcheon
저자
발행기관
학술지명
한국환경기술학회지(Journal of Korean Society Environmental Technology)
권호사항
발행연도
2004
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
231-240(10쪽)
제공처
하천에서 수질의 예측은 최근 이상기후와 도시화에 따른 급속한 인구성장등에 의한 영향으로 하천 환경의 관리 및 운영 측면에서 중요하다. 본 연구에서는 신경망 모형을 이용하여 금강수계 갑천유역 신구교 지점의 월수질 예측시스템을 개발하기 위해 각각의 수질인자들을 분석하여 신경망 모형의 입력층자료 및 출력층 자료를 구성하고 학습을 수행하였다. 학습후 통계분석을 통해 학습력이 우수한 신경망 모형을 갑천의 수질예측을 위한 기본모형으로 선정하였다. 기본모형의 예측력을 검증하기 위해 2001년 수질자료들의 수질농도 예측을 수행하였다. 그 결과 갑천지점의 수질예측모형으로 신경망 모형의 우수성을 확인하였다.
더보기The forecasting of water quality in river is essential for managing the river environment. Due to recent global climate changes and rapid population growth the problems water quality degradation are becoming hot issues to be solved. In this study, a water quality forecasting system is developed which can forecast the monthly representative water quality items. The Gabcheon station in Geum river basin was selected and the forecasting model for water quality items were calibrated with the related data observed at station. As the forecasting model for water quality the neural network model was tested with the observed water quality items data at the station. The neural network model consists of input layer, hidden layer, and output layer. For the monthly representative water quality items tested each water quality items data was the input to the input layer and the water quality items data(t+1) was used in the output layer. To find out which model is better for water quality forecasting model the capability of model in forecasting the concentration of each water quality items was compared at Gabcheon station. To validation forecasting capabilities, the concentrations of water quality items for the year 2001 were predicted and the results were compared and analyzed. And Neural network model was finally adopted as the basic model for water quality forecasting at Gabcheon station
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