하천 수위예측 알고리즘 개발 - 비정형 자료의 활용성 제고

  • Published : 2020.05.25

Abstract

Keywords

References

  1. Behzad, M., Asghari, K., & Coppola Jr, E. A. (2010). Comparative study of SVMs and ANNs in aquifer water level prediction. Journal of Computing in Civil Engineering, 24(5), 408-413. https://doi.org/10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000043
  2. Boussaada, Z., Curea, O., Remaci, A., Camblong, H., & Mrabet Bellaaj, N. (2018). A nonlinear autoregressive exogenous (NARX) neural network model for the prediction of the daily direct solar radiation. Energies, 11(3), 620. https://doi.org/10.3390/en11030620
  3. Liang, C., Li, H., Lei, M., & Du, Q. (2018). Dongting lake water level forecast and its relationship with the three gorges dam based on a long short-term memory network,. Water, 10(10), 1389. https://doi.org/10.3390/w10101389
  4. 배덕효, & 이병주. (2011). 대유역 홍수예측을 위한 연속형 강우-유출모형 개발. 한국수자원학회논문집, 44(1), 51-64. https://doi.org/10.3741/JKWRA.2011.44.1.51
  5. 정성호, 이대업, & 이경상. (2018). 딥러닝 오픈 라이브러리를 이용한 하천수위 예측. 3. 한국방재학회 학술대회논문집, 2018, 332-333.
  6. 유형주, & 이승오. (2018). 데이터 딥 러닝을 통한 하천변 사회기반시설 침수가능성 예측 Data Modeling 기법 개발: 잠수교 적용. 대한토목학회 학술대회, 253-254.
  7. 이오준, 박승보, 정다울, & 유은순. (2014). 소셜 빅데이터를 이용한 영화 흥행 요인 분석. 한국콘텐츠학회논문지, 14(10), 527-538. https://doi.org/10.5392/JKCA.2014.14.10.527