• 한국수자원학회논문집
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• 제33권5호
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• pp.537-550
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• 2000

본 연구에서는 낙동강 진동지점에서 일유출량을 예측하기 위하여 신경망모형이 제시되었다. 신경망모형의 구조는 CASE 1(5-5-1)과 CASE 2(5-5-5-1)로 구성하였으며, 은닉층의 수에 따라 두 가지의 모형으로 분류하였다. 각 신경망모형은 광역최소점과 훈련임계치에 수렴하는데 기존의 역전파훈련 알고리즘(BP) 보다 뛰어난 Fletcher-Reeves 공액구배 역전파훈련 알고리즘(FR-CGBP)과 축적된 공액구배 역전파훈련 알고리즘(SCGBP)을 이용하였다. 그리고 모형의 훈련과 검증을 위하여 이용된 자료는 풍수년, 평수년, 갈수년 풍수년+평수년, 풍수년+갈수년, 평수년+갈수년 및 풍수년+평수년+갈수년으로 구분하여 구성하였다. 모형의 훈련과정에서 각 자료를 이용하여 최적 연결강도와 편차가 결정되어 졌으며, 동시에 일유출량이 계산되어졌다. 예측오차의 통계분석을 통하여 풍수년+갈수년의 자료를 제외하고는 훈련결과가 양호한 것으로 나타났다. 모형의 검증에는 모형의 훈련을 통해 산정된 CASE 1 의 SCGBP 알고리즘의 연결강도와 편차를 이용하였으며, 검증의 결과는 훈련결과처럼 만족스러운 것으로 분석되었다. 또한 본 연구에서 선정한 신경망모형과 비교검토하기 위하여 다중회귀분석모형을 적용하여 일유출량을 예측하였으며, 그 결과 신경망모형이 다소 우수한 결과를 나타내는 것으로 분석되었다. 이와 같이 신경망모형은 조직적인 접근법, 매개변수의 감소 및 모델을 개발하는데 소모되는 시간을 줄일수 있는 장점이 있다.