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학위논문 상세정보

전이함수모형과 상태공간모형을 이용한 유출량예측 원문보기
Runoff forecasting by using transfer function-noise model and state-space model with Kalman filtering

  • 저자

    차창용

  • 학위수여기관

    Graduate School, Yonsei University

  • 학위구분

    국내석사

  • 학과

    Dept. of Civil Engineering

  • 지도교수

    Jun-Haeng Heo

  • 발행년도

    2003

  • 총페이지

    viii, 59장

  • 키워드

    유출량 예측;입출력시스템 모형;전이함수모형;상태공간모형;칼만필터링;Runoff forecasting;input-output system model;transfer function-noise model;state-space model;Kalman filter;

  • 언어

    eng

  • 원문 URL

    http://www.riss.kr/link?id=T8950234&outLink=K  

  • 초록

    물의 순환과정 중에서 인간생활에 가장 밀접한 영향을 주는 것은 유출이다. 따라서 수문학 연구의 주요 관심사는 궁극적으로 유출의 정확한 해석과 예측에 있다. 이러한 경우 강우와 유출자료를 실시간 on-line으로 이용할 수 있다면, 강우-유출과정을 비교적 간단한 black-box형태의 입출력 시스템모형으로 구성하는 반면에 필터링이론을 도입함으로써 호우발생시 장차 일어날 홍수유출을 보다 신속 정확하게 실시간 예측할 수 있다. 본 논문에서 사용한 자료는 충주댐유역의 1987년∼1996년까지 발생한 주요 호우사상중 비교적 관측정도가 양호한 22개의 사상으로써 Kriging method에 의한 6시간단위 유역평균강우량과 충주댐의 6시간단위 유입량을 이용하여 모형구성 및 예측을 실시하였다. 모형은 transfer function-noise model과 state-space model을 각각 구성하여 Kalman filtering 기법을 적용하여 예측을 실시, 비교하였다. 모형구성은 범용 통계팩키지인 SAS 시스템을 이용하여 실시하였다. Transfer function-noise model의 경우 Box와 Jenkins(1994)의 모형식별법을 사용하여 식별한뒤, 사전백색화 추정법으로 충격반응가중함수를 추정하고, Porte Manteau 검정통계량으로 검정을 실시하였다. State-space model의 경우는 Akaike(1974)의 정준상관분석을 사용하여 식별한 뒤 추정 및 검정을 실시하였다. 구성된 모형을 이용하여 실시간 1단계전 예측을 실시한 결과 transfer function-noise model과 state-space model 모두 비교적 정확한 예측결과를 나타내었다. 그러나 state-space model이 transfer function-noise model에 비해 다소 과다추정되거나 과소추정되는 경향이 있는 것으로 나타났다.


    Within the circulation of water, the most important factor to human life is runoff. Therefore, the main focus in hydrology is in accurate analysis and forecasting of runoff. In this case, if we can utilize the rainfall and runoff data in real-time on-line, we could compose the rainfall-runoff process into a rather simple black-box type input-output system model as well as apply the filtering theory, and as a result, forecast the flood runoff with promptitude and accuracy in case of precipitation. In this research, 22 satisfactory rainfall events from the year 1987 through 1996 were chosen for the purpose of carrying out the construction of models and the runoff forecasting in the basin near Chung-Ju Dam. During the process, model formation and forecasting were implemented using six hourly average rainfall in the basin and inflow into Chung-Ju Dam. Transfer function-noise model and state-space model were applied along with the Kalman filtering method for the forecasting and compared to each other. Global statistics package SAS system was used to construct models. Transfer function-noise model was identified by Box & Jenkins'(1994) method. Impulse response function was estimated by prewhitening method. Porte Manteau statistics were used to goodness of fit test. In case of constructing state-space model, Akaike's(1974) canonical correlations analysis was used to identify the model and the model was estimated and tested a goodness of fit. After conducting the 1 step ahead of real-time forecasting using the composed models, both the transfer function-noise model and state-space model exhibited a rather accurate result. However, state-space model tends to either overestimate or underestimate the forecast compared to transfer function-noise model.


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