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Differential Evolution 기법을 이용한 Neyman-Scott Rectangular Pulse 모형의 매개변수 추정
Parameter Estimation of the Neyman-Scott Rectangular Pulse Model Using a Differential Evolution Method 원문보기

한국방재학회논문집 = Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation, v.12 no.4, 2012년, pp.187 - 194  

김광섭 (경북대학교 건축.토목공학부 토목공학과) ,  조현곤 (경북대학교 건축.토목공학부 토목공학과) ,  이재응 (아주대학교 환경건설교통공학부)

초록
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군집 점 과정(Clustered Point Process) 기법을 이용한 NSRPM(Neyman-Scott Rectangular Pulse Model)은 강우생성모형으로 구형펄스모형(Rectangular Pulse Model)에서는 반영하지 못하는 강우현상의 군집특성을 잘 반영하여 그 적용성이 뛰어나다는 평가와 함께 수문학 분야에서 널리 쓰이고 있다. 강우특성을 나타내는 NSRPM의 5개 매개변수를 추정하기 위한 최적화 기법으로 DFP(Davidon-Fletcher-Powell)과 유전자알고리즘(Genetic Algorithm)등이 사용되고 있다. 그러나 DFP는 주어진 초기값에 따라 민감하며 전체해가(Global Solution)이 아닌 국지해(Local Solution)를 구하는 경향을 가지고 있으며, 유전자 알고리즘은 DFP와 다르게 헤시안 행렬(Hessian matrix)을 사용하지 않고 전체해를 구할 수 있다는 장점이 있으나 계산 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기 위해서 DE(Differential Evolution)알고리즘을 사용하여 전국 지상관측소 중 30년 이상 장기 자료를 보유하고 있는 서울, 부산, 대구, 목포, 강릉지점의 1961-2011년까지의 여름철(6,7,8월) 시강우 자료를 이용하여 NSRPM의 매개변수를 추정하였다. DE 알고리즘을 사용한 매개변수추정 결과를 DFP, 유전자 알고리즘 기법을 사용하여 추정한 매개변수추정 결과와 검정통계량을 이용하여 비교분석하여 DE 알고리즘 적용 시 강수관측자료의 물리적 및 통계적 특성을 보다 잘 반영함을 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The NSRPM(Neyman-Scott Rectangular Pulse Model), a stochastic rainfall generation model using clustered point process theory, is widely used in hydrology since it is able to reflect the cluster characteristics of rainfall events but the RPM(Rectangular Pulse Model) is not able to handle that. DFP(Da...

주제어

#유전자 알고리즘  

참고문헌 (11)

  1. ABBASS, H. A., SARKER, R.. THE PARETO DIFFERENTIAL EVOLUTION ALGORITHM. International journal on artificial intelligence tools : architectures, languages, algorithms, vol.11, no.4, 531-552.

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  2. Calenda, G., Napolitano, F.. Parameter estimation of Neyman–Scott processes for temporal point rainfall simulation. Journal of hydrology, vol.225, no.1, 45-66.

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  4. Entekhabi, Dara, Rodriguez‐Iturbe, Ignacio, Eagleson, Peter S.. Probabilistic representation of the temporal rainfall process by a modified Neyman‐Scott Rectangular Pulses Model: Parameter estimation and validation. Water resources research, vol.25, no.2, 295-302.

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  5. Journal of mathematical and Computer Modeling 18 29 1993 

  6. Ingber, L., Rosen, B.. Genetic Algorithms and Very Fast Simulated Reannealing: A comparison. Mathematical and computer modelling, vol.16, no.11, 87-100.

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  8. Proceedings of the Rotal Society of London A410 269 1987 

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  10. Rodríguez-Iturbe, I., de Power, B. Febres, Valdés, J. B.. Rectangular pulses point process models for rainfall: Analysis of empirical data. Journal of geophysical research : JGR. D : Atmospheres, vol.92, no.d8, 9645-.

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  11. Velghe, T., Troch, P. A., De Troch, F. P., Van de Velde, J.. Evaluation of cluster‐based rectangular pulses point process models for rainfall. Water resources research, vol.30, no.10, 2847-2857.

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