Takagi-Sugeno 추론기법과 신경망을 연계한 뉴로-퍼지 홍수예측 모형의 구축 및 적용 1 : 최적 입력자료 조합의 선정 = Establishment and Application of Neuro-Fuzzy Real-Time Flood Forecasting Model by Linking Takagi-Sugeno Inference with Neural Network (I) : Selection of Optimal Input Data Combinations

국문 초록 (Abstract)

본 연구의 목적은 중소하천에서의 홍수예측을 위해 사용되는 기존의 수문학적 모형이 가지고 있는 문제점을 개선한 홍수예측 모형을 개발하는데 있다. 이를 위해 기존의 수문학적 강우-유출 모형에서 사용되는 많은 수문학적 자료 및 매개변수들의 사용 없이 오직 수위 및 강우측정 자료만을 이용하여 홍수를 예측할 수 있는 Takagi-Sugeno 퍼지 추론기법과 신경망을 연계한뉴로-퍼지홍수예측 모형을 구축하고자 하였다. 뉴로-퍼지 홍수예측 모형의 예측정확도는 입력자료

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The objective of this study is to develop the data driven model for the flood forecasting that are improved the problems of the existing hydrological model for flood forecasting in medium and small streams. Neuro-Fuzzy flood forecasting model which linked