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문제 정의
- 본 연구에서는 장기 댐유입량을 예측하기 위해 퍼지이론과 신경망의 학습능력이 결합된 뉴로-퍼지 시스템의 ANFIS를 수문학적으로 적용하고, 한강유역의 최대지류인 북한강의 소양강댐 유역의 월단위 유역 평균강우량, 댐유입량, 상대습도, 평균기온자료를 사용하여 ANFIS 모형을 구성하고 적용성을 검토하였다. 또한 ANFIS 모형의 최적 모형을 찾기 위하여 차감 클러스터링 기법을 이용하여 멤버쉽 함수의 개수와 퍼지 규칙의 개수를 결정하였다.
- 그러나 아직 월단위의 장기 댐유입량 예측에는 적용된 바가 없었다. 이에 본 연구에서는 월단위의 장기 댐 유입량 예측에 이용하기 위하여 최근 여러 가지 예측분야에서 활용도가 높은 뉴로-퍼지 시스템에 과거 월자료를 이용하여 댐유입량 예측을 시도하고 활용성을 검토하였다.
가설 설정
- 만일 두 개의 입력값과 1개의 출력값을 갖는 모형에서 m개의 시계열 데이터가 계측되고 차감 클러스터링 알고리 즘을 통하여 5개 의 클러 스터 로 분할되 었다면 그림 2와 같이 나타낼 수 있다. 이렇게 분할된 5개의 클러스터마다 각각 대응되는 퍼지규칙이 한 개씩 존재한다고 가정하고 클러스터내의 데이터 분포에 따라 멤버쉽 함수를 생성한다. 차감 클러스터링 알고리즘은 주어진 학습데이터로부터 특성에 따라 입력공간을 분할하고 데이터가 존재하지 않는 공간에 대해서는 퍼지 규칙이 생성되지 않도록 함으로써 최적의 규칙 수를 결정할 수 있다.
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