Hybrid 모델을 이용한 하천 유출량 예측 (The Prediction of the Stream Runoff Based on the Hybrid Model)

서지정보

· 발행기관 : 한국환경기술학회
· 수록지 정보 : 한국환경기술학회지 / 15권 / 1호 / 56 ~ 69페이지
· 저자명 : 박근홍, 문병석, 이현기

초록

하천유역에서 유출량을 예측하기 위해서는 강우-유출과정을 잘 모형화해야 하지만 수문자료의 비선형성, 비정규성 및 시공간적 다양성 등 여러 가지 요인에 의해서 많은 오차를 내포하고 있다. 그러나 최근 들어 이러한 문제점을 해결하기 위해 인공 신경망 및 퍼지이론 등의 인공지능 모형이 강우-유출 모형에 많이 적용되고 있는 실정이다. 그러나 인공 신경망의 과도한 학습시간과 진동학습(지역최소점에 빠진경우)의 문제점을 극복하지 못한 것으로 나타났다.
따라서 본 연구에서는 인공 신경망 모형의 단점을 극복하기 위해 인공 신경망모형에 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 결합한 결합(hybrid)모형에 의한 하천 실시간 하천 유출량을 예측하였다. 본 연구의 목표지점은 섬진강 수계의 한 지류인 요천에 있는 남원 수위표지점과 섬진강 수계의 본류에 있는 구례 수위표지점을 선정하였다.
본 연구에 사용한 자료는 각 목표지점에 영향을 미치는 강우자료, 상류 지역 및 목표지점의 유출량 자료이다. 하천 유출량 예측을 위한 모형을 구성하기 위해 먼저 강우량 자료는 지점강우량을 면적평균강우량으로 환산하였다. 그리고 면적평균강우량 및 각 유출량의 자기상관함수 및 교차상관함수를 구해 모형을 구성하여 하천의 유출량을 예측하였다.
예측된 결과를 실측치와 통계적학적으로 비교한 결과 모델 1을 제외한 모델들이 통계적 특성을 잘 반영하고 있음을 알 수 있었다.

영어초록

The prediction of the runoff in a drainage basin requires modeling for the process of rainfall runoff. Modeling of the rainfall-runoff process generally results in many aberrations due to various factors such as nonlinear and irregular characteristics of hydrological data and variables in time and space. In order to resolve these problems, artificial intelligence models such as the artificial neural network (ANN) and fuzzy theory have recently been widely applied in this field.
This study predicts real-time runoff based on the hybrid model of ANN and genetic algorithm (GA).
The two areas observed in this study were a stage gate in Yo-river, a branch stream of the Sumjin-river the main stream of the Sumjin-river. The data used in this study included rainfall and runoff of the upper streams of the two areas. In order to establish the prediction model for runoff, the point rainfall figures were translated into those of mean area rainfall. Mean area rainfalls, auto correlation function of each runoff, and cross correlation function were then used for the model.
The comparison between the estimates and the observational runoff showed that all the models reflect statistical characteristics correctly expect model 1.

참고자료

· 없음