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NTIS 바로가기한국농공학회논문집 = Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, v.61 no.1, 2019년, pp.95 - 105
이성학 (Department of Rural Systems Engineering, Seoul National University) , 김마가 (Department of Rural Systems Engineering, Seoul National University) , 최진용 (Department of Rural Systems Engineering, Research Institute of Agriculture and Life Sciences, Seoul National University) , 방재홍 (Department of Rural Systems Engineering, Seoul National University)
Evapotranpiration (ET) is one of the important factor in Hydrological cycle and irrigation planning. In this study, temperature-based artificial neural network (ANN) model for daily reference crop ET estimation was developed and compared with reference crop evapotranpiration (
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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FAO-56 PM법의 장점과 단점은 각각 무엇인가? | FAO-56 PM법은 기후에 상관없이 전 세계 대부분의 지역에 적용할 수 있는 장점이 있지만 기준증발산량 산정을 위해서는 많은 기상인자가 필요한 단점이 있다. 기상자료가 제한된 경우 FAO는 기온자료 만을 이용하여 기준증발산량을 산정할 수 있는 Hargreaves법을 추천하고 있다 (Allen et al. | |
인공신경망모형에서 학습 (training)이란 무엇을 의미하는가? | 1과 같이 각 층의 노드는 다른 층의 노드와 가중치 (weight)로 연결되어 있다. 훈련 집합이 주어지면 가중치를 자동으로 추정하여 신경망을 구성하며, 이러한 과정을 학습 (training)이라 한다. 이러한 측면에서 인공신경망모형은 일종의 블랙박스모형으로 간주할 수 있다. | |
인공신경망모형이란 무엇인가? | , 2011). 인공신경망모형은 미리 측정된 자료들 속에서 의미 있는 패턴과 규칙을 탐색하고 분석하여 일정한 규칙을 찾아내는 기계적 알고리즘이다. 인공신경망모형을 이용하여 기상 인자가 제한된 경우 기준증발산량을 산정하는 가용한 기상 인자의 조합에 따라 인공신경망모형을 적용하고 결과를 FAO-56 PM법과 비교하는 연구가 여러 연구자들에 의하여 수행된 바 있다 (Sudheer et al. |
Allen, R. G., M. Smith, A. Perroer, and L. S. Preira, 1994. An update for the calculation of reference evapotranspiration. ICID Bull 43(2): 35-92.
APEC Cliamte Center, Clipped CMIP5 data, http://adss.apcc21.org/DataSet/CMIP5/cmip5,jsp. Accessed 31 Mar. 2017.
Gocic, M., and S. Trajkovic, 2010. Software for estimating reference evapotranspiration using limited weahter data. Computers and Electronics in Agriculture 71: 158-162. doi:10.1016/j.compag.2010.01.003.
Hargreaves, G. H., 1975. Moisture availability and crop production. Transactions of ASAE 18(5): 980-984. doi:10.13031/2013.36722.
Hargreaves, H. G., and A. Z. Samani, 1985. Reference crop evapotranspiration from temperature. Applied Engineering in Agriculture 1(2): 96-99. doi:10.13031/2013.26773.
Jesen, M. E. (Ed), 1974. Consumptive use of water and irrigation water requirements. Rep. Tech, Comm. on Irrigation, p. 277.
Kang, M. S., and S. W. Park, 2003. Short-term flood forecasting using artificial neural networks. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 45(2): 45-57 (in Korean).
Kisi, O., 2009. Daily pan evaporation modelling using multi-layer perceptions and radial basis neural networks. Hydrological Processes 23: 213-223. doi:10.1002/hyp.7126.
Kumar, M., N. S. Raghuwanshi, and R. Singh, 2011. Artificial neural networks approach in evapotranspiration modelling: a review. Irrigation Science 29: 11-25. doi:10.1007/s00271-010-0230-8.
Kumar, M., N. S. Ranghuwanshi, S. Singh, W. W. Wallender, and W. O. Pruitt, 2002. Estimating evapotranspiration using artificial neural network. Journal of Irrigation and Drainage 128(4): 224-233. doi:10.1061/(ASCE)0733-9437(2002)128:4(224).
Lee, E. J., M. S. Kang, J. A. Park, J. Y. Choi, and S. W. Park, 2010. Estimation of future reference crop evapotranspiration using artificial neural network. Journal of Korean Society of Agricultural Engineers 52(5): 1-9 (in Korean). doi:10.5389/KSAE.2010.52.5.001.
Makridakis, S., S. C. Wheelwright, and R. J. Hyndman, 1998. Forecasting-mothods and application (Third Ed.). Wiley, New York, pp. 42-50.
McVicker, R., 1982. The effects of model complexity on ther predictive accuracy of soil moisture accounting models M.S. Thesis, Utah State University, Logan, Utah.
Oh, S. K., 2008. Pattern recognition. Kyobo Moongo, Seoul, p. 98.
Salih, A. M. A., and U. Sendil, 1984. Evapotranspiration under extremely arid climates. Journal of Irrigation and Drainage 110(3): 289-303. doi:10.1061/(ASCE)0733-9437(1984)110:3(289).
Shih, S. F., 1984. Data requirement for evapotranspiration estimation. Journal of Irrigation and Drainage 110(3): 263-274. doi:10.1061/(ASCE)0733-9437(1984)110:3(263).
Sudheer, K. P., A. K. Gosain, and K. S. Ramasatri, 2003. Estimating actual evapotranspiration from limited climatic data using neural computing technique. Journal of Irrigation and Drainage 129(3): 214-218. doi:10.1080/09715010.2009.10514929.
Trajkovic, S., 2005. Temperature-based approaches for estimating reference evapotranspiration. Journal of Irrigation and Drainage 131(4): 316-323. doi:10.1061/(ASCE)0733-9437(2005)131:4(316).
Trajkovic, S., and S. Kolakovic, 2003. Estimating reference evapotranspiration using limited weather data. Journal of Irrigation and Drainage 45(2): 45-57. doi:10.1061/(ASCE)IR.1943-4774.0000094.
Wang, Y. M., S. Traore, and T. Kerh, 2008. Neural network approach for estimating reference evapotranspirtion form limited climatic data in Burkina Faso. WSEA Transactions on Computers 6(7): 704-713.
Zanetti, S. S., E. F. Sousa, W. P. S. Oliveira, F. T. Almeida, and S. Bernardo, 2007. Estimating evapotranspiration using artificial neural network and minimum climatological data. Jousrnal of Irrigation and Drainage 133(2): 83-89. doi:10.1061/(ASCE)0733-9437(2007)133:2(83).
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