Artificial Neural Networks for Forecasting of Short-term River Water Quality

단기 하천수질 예측을 위한 신경망모형

The purpose of this study is the prediction of pollutant loads into Seomjin river watershed using neural networks model. The pollutant loads into river watershed depend upon the water quantity of inflow from the upstream as well as the water quality of the inflow into the river. For the estimation of pollutants into river, a neural networks model which has the features of multi-layered structure and parallel multi-connections is used. The used water quality parameters are BOD, COD and SS into Seomjin river. The results of calibration are satisfactory, and proved the availability of a proposed neural networks model to estimate short-term water quality pollutants into river system.

본 논문의 목적은 섬진다목적댐 유역의 하천을 대상으로 강우시에 단기 수질상태를 예측하기 위하여 병렬다중결선의 계층구조를 갖는 신경망이론을 이용하였다. 본 연구에 적용한 신경망이론의 학습알고리즘으로는 역전파알고리즘을 사용하였으며, 최적모형의 개발을 위해 모멘트법-적응학습율기법을 이용하였다. 하천 수질오염 부하량에 영향을 미치는 요소로서 상류로부터 유입되는 유입량과 수질인자인 BOD, COD, SS를 고려하였다. 섬진다목적댐 유역에 대해 단기 수질을 예측할 수 있는 다층신경망모형을 개발하기 위해 은닉층 노드수와 학습회수에 변화를 주어 각 수질인자별로 4가지씩 총 12개의 모형을 구성하여 학습을 실시하였다. 제안된 신경망모형의 검증을 위해 학습시키지 않은 수질자료를 예측한 결과 양호한 것으로 분석되었고, 하천수계의 단기 수질오염 예측에 활용할 수 있을 것으로 사료되었다.