Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.1530-1535
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2010
본 연구에서는 SCE-UA(Shuffled Complex Evolution-University Arizona) 매개변수 최적화 기법을 이용하여 TANK 모형의 매개변수를 추정할 경우 SCE-UA 기법의 적용성을 검토하고 실제 관측유량에 대해 적용하고자 한다. 이를 위해 임의매개변수를 4단 TANK 모형의 유출결과를 관측치로 가정하고 역으로 SCE-UA 기법을 이용하여 전역 최적해 추정 능력을 검증하였다. 또한 실제 유역에 대한 적용성 평가를 위해 소양강 댐 상류 유역을 대상유역으로 선정 하였으며 관측유량을 보정과 검정기간으로 나누어 추정된 매개변수의 정확도를 평가하였다. 향후 수문성분 분리 과정을 통해 각 유출 성분별 매개변수 최적화를 수행하고자 하며 이러한 결과는 유출 성분자료가 부족한 우리나라에서 보다 정확한 수자원 관리를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.350-350
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2023
SCE-UA(Shuffled Complex Evolution-University Arizona)기법은 최적해 탐색 알고리즘으로 개념적 강우유출 모형(conceptual rainfall runoff model)의 보정을 위한 도구로 개발되었다. SCE-UA기법은 메타휴리스틱 방법의 일종으로 최적해를 구하기 위하여 여러번 목적함수 값을 계산해야 한다. 이 때 목적함수 계산 횟수와 해의 수렴과 관련된 제어 매개변수가 존재하며, 사용자가 적절한 값을 입력해주어야 한다. 이 연구에서는 SCE-UA와 관련된 제어 매개변수의 기능에 대해서 검토하였다. 그리고 집합체 수의 변화에 따라서 검사함수인 Ackley function의 전역해를 얼마나 잘 탐색하는지 검토하였다. 검토 결과 랜덤 시드에 따라서 전역해 탐색 결과가 달라졌으며, 집합체의 수가 증가할수록 목적함수 계산 횟수는 증가하는 경향을 나타내었다. 검사함수의 차원(결정 변수의 수)이 증가하면 전역해의 탐색률이 감소하며, 집합체의 수가 많아지면 전역해를 더 잘 찾는 경향이 나타나지만, 목적함수 계산 횟수는 더 많아지게 되는 것을 확인할 수 있었다. 2차원인 경우 집합체의 수가 7개 이상일 때 탐색 성공률은 90% 이상이 되었지만, 10차원인 경우 집합체의 수가 시험 최대값인 20개일 때의 전역해 탐색률은 37%에 그쳤다. 이 연구의 결과는 SCE-UA 기법의 설정 매개변수에 관한 기본 개념을 이해하고, 사용자가 설정 매개변수 선정 시에 활용할 수 있을 것이다.
Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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1998.10a
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pp.359-365
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1998
A global optimization method known as the Shuffled Complex Evolution method from the University of Arizona(SCE-UA) was used for calibrating a Tank model. The model was calibrated with error-free synthetic data, and the SCE-UA method was found to effectively search optimal parameters. Historical data from an agricultural watershed was used to calibrate and validate the model parameters. The simulated results were in good agreement with the observed.
Two global optimization methods, the SCE-UA method and the Annealing-Simplex(A-S) method for calibrating a daily rainfall-runoff model, a Tank model, was compared with that of the Downhill Simplex method. In synthetic data study, 100% success rates for all objective functions were obtained from the A-S method, and the SCE-UA method was also consistently able to obtain good estimates. The Downhill Simplex method was converged to the true values only when the initial guess was close to the true values. In the historical data study, the A-S method and the SCE-UA method showed consistently good results regardless of objective function. An objective function was developed, which puts more weight on the low flows.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.226-226
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2011
최적 저수지운영을 위한 운영률 도출이나 강우-유출 및 수질 모형의 매개변수 추정 문제처럼 비선형적이고 추정해야할 변수의 수가 많은 경우, 수학적으로 모형화하기에 너무 복잡해서 선형계획법, 비선형계획법, 동적계획법 등을 사용하여 최적해를 구할 수 없는 경우도 있다. 이러한 문제에 대해서는 구조적 진화를 통해 최적해를 구하는 방법들이 사용된다. 일반적으로 미지수의 개수가 많아지면 전역최적해를 찾기가 어려워진다. 전역최적해를 찾는 여러 가지 방법들이 수자원 분야에서는 강우-유출모형의 매개변수를 추정하는데 많이 사용되고 있으며, 특히 유전자 알고리즘, SCE-UA 알고리즘 등 전역최적해를 찾는 메타휴리스틱 방법이 많이 사용되고 있다. 전역최적화 방법을 개발하는 연구자들은 최적화방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 검사함수(test function)를 만들어 성능을 평가하고 있다. 본 연구에 사용한 검사함수는 Mishra의 연구(2006a, 2006b)에서 사용한 중요하고 복잡한 검사함수이다. 유전자 알고리즘, SCE-UA 알고리즘, DDS 알고리즘을 검사함수 중 전역해를 찾기 어려운 2 차원 함수 2 가지, 다차원 함수 4 가지 함수에 적용하여 각각의 탐색 성능을 평가하였다. 2차원 함수인 Bukin 함수에 대해서는 모든 최적화 방법이 전역최적해를 찾을 수 없었지만, 유전자 알고리즘이 가장 전역최적해에 가까웠고 다음으로 DDS 알고리즘 순서였다. 지역수렴 영역이 많을 것으로 판단되는 10, 30, 50 차원 Michalewicz 함수에 대해서는 DDS 알고리즘으로 구한 최적해가 전역최적해와 매우 근접하였고 다음으로 SCE-UA 알고리즘, 유전자 알고리즘 순이었다. 지역수렴 영역이 상대적으로 다른 함수보다 넓은 10 차원 Schwefel 함수에 대해서는 DDS 알고리즘으로 구한 최적해가 전역최적해와 거의 근접하였고 유전자 알고리즘과 SCE-UA 알고리즘은 매우 큰 편차를 보였다. 40, 80 차원 Schwefel 함수에 대해서는 3 가지 알고리즘 모두 전역최적해와 편차를 보였지만 DDS 알고리즘에 의한 최적해와 다른 두 알고리즘에 의한 최적해는 1 오더(order) 정도의 차이가 났다. 지역수렴 영역이 큰 Michalewicz 함수와 Schwefel 함수에 대한 결과는 매우 흡사한 결과이다. 이상과 같은 결과로, 유전자 알고리즘은 매개변수의 수가 적을 경우 우수한 탐색성능을 가졌으며, SCE-UA 알고리즘은 Griewank, Rastrigin 함수와 같은 형태인 경우 우수한 성능을 보였다. DDS 알고리즘은 전체적으로 우수한 탐색 능력을 가진 것으로 판단된다. 그러므로 수위구간 영역별 저수지운영률 도출을 위한 적절한 최적화방법으로 DDS 알고리즘을 선정하였다.
This research estimated stream discharges indirectly by hydraulic channel routing. Only stage data from three stage stations and river cross section data were used to estimate Manning roughness coefficients and to compute stream discharges. When the discharges were estimated a stage-stage set of conditions was used for upstream-downstream boundary conditions. The research used the data from the upper Mississippi River. The hydraulic channel routings were performed by DWOPER (operational dynamic wave model). The global optimization program of SCE-UA was used to improve the roughness coefficient estimation module of the modified Newton-Raphson method in DWOPER. The results from SCE-US were better. For the case study of a flood, most estimated discharges except a few show errors within 10%.
The LH-OAT (Latin Hypercube One factor At a Time) method for sensitivity analysis and SCE-UA (Shuffled Complex Evolution at University of Arizona) optimization method were applied for the automatic calibration of SWAT model in Bocheong-cheon watershed. The LH-OAT method which combines the advantages of global and local sensitivity analysis effectively identified the sensitivity ranking for the parameters of SWAT model over feasible parameter space. Use of this information allows us to select the calibrated parameters for the automatic calibration process. The performance of the automatic calibration of SWAT model using SCE-UA method depends on the length of calibration period, the number of calibrated parameters, and the selection of statistical error criteria. The performance of SWAT model in terms of RMSE (Root Mean Square Error), NSEF (Nash-Sutcliffe Model Efficiency), RMAE (Relative Mean Absolute Error), and NMSE (Normalized Mean Square Error) becomes better as the calibration period and the number of parameters defined in the automatic calibration process increase. However, NAE (Normalized Average Error) and SDR (Standard Deviation Ratio) were not improved although the calibration period and the number of calibrated parameters are increased. The result suggests that there are complex interactions among the calibration data, the calibrated parameters, and the model error criteria and a need for further study to understand these complex interactions at various representative watersheds.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.53
no.5
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pp.9-16
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2011
Curve Numbers (CN) for the combination of land use and hydrologic soil group were regionalized at Imha Watershed using Long-term Hydrologic Impact Assessment (L-THIA) coupled with SCE-UA. The L-THIA was calibrated during 1991-2000 and validated during 2001-2007 using monthly observed direct runoff data. The Nash-Sutcliffe (NS) coefficients for calibration and validation were 0.91 and 0.93, respectively, and showed high model efficiency. Based on the criteria of model calibration, both calibration and validation represented 'very good' fit with observe data. The spatial distribution of direct surface runoff by L-THIA represented runoff from Thiessen pologen at Subi and Sukbo rain gage station much higher than other area due to the combination of poor hydrologic condition (hydrologic soil C and D group) and locality heavy rainfall. As a results of hydrologic condition and treatment for land use type based on calibrated CNs, forest is recommended to be hydrologically modelled dived into deciduous, coniferous, and mixed forest due to the hydrological difference. The CNs for forest and upland showed the poor hydrologic condition. The steep slope of forest and alpine agricultural field make high runoff rate which is the poor hydrologic condition because CN method can not consider field slope. L-THIA linded with SCE-UA could generated a regionalized CNs for land use type with minimized time and effort, and maximized model's accuracy.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.44
no.7
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pp.1-13
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2002
Two global optimization methods, the SCE-UA method and the Annealing-simplex (A-S) method for calibrating a daily rainfall-runoff model, a Tank model, was compared with that of the Downhill Simplex method. The performance of the four objective functions, DRMS (daily root mean square), HMLE (heteroscedastic maximum likelihood estimator), ABSERR (mean absolute error), and NS (Nash-Sutcliffe measure), was tested and synthetic data and historical data were used. In synthetic data study. 100% success rates for all objective functions were obtained from the A-S method, and the SCE-UA method was also consistently able to obtain good estimates. The downhill simplex method was unable to escape from local optimum, the worst among the methods, and converged to the true values only when the initial guess was close to the true values. In the historical data study, the A-S method and the SCE-UA method showed consistently good results regardless of objective function. An objective function was developed with combination of DRMS and NS, which putted more weight on the low flows.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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