Journal of Environmental Science International (한국환경과학회지)

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Development of a Runoff Forecasting Model Using Artificial Intelligence

인공지능기법을 이용한 홍수량 선행예측 모형의 개발

  • Lim Kee-Seok (Environment, Forestry & Fishery Department, Gyeongsangbukdo Province) ;
  • Heo Chang-Hwan (Researcher, EIA Division, Korea Environment Institute)
  • 임기석 (경상북도청 수질보전과) ;
  • 허창환 (한국환경정책 평가연구원)
  • Published : 2006.02.01
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Abstract

This study is aimed at the development of a runoff forecasting model to solve the uncertainties occurring in the process of rainfall-runoff modeling and improve the modeling accuracy of the stream runoff forecasting, The study area is the downstream of Naeseung-chun. Therefore, time-dependent data was obtained from the Wolpo water level gauging station. 11 and 2 out of total 13 flood events were selected for the training and testing set of model. The model performance was improved as the measuring time interval$(T_m)$ was smaller than the sampling time interval$(T_s)$. The Neuro-Fuzzy(NF) and TANK models can give more accurate runoff forecasts up to 4 hours ahead than the Feed Forward Multilayer Neural Network(FFNN) model in standard above the Determination coefficient$(R^2)$ 0.7.

Keywords

References

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