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Differential Evolution 기법을 이용한 Neyman-Scott Rectangular Pulse 모형의 매개변수 추정 / 김광섭 ; 조현곤 ; 이재응 1
Abstract 1
요지 1
1. 서론 1
2. 본론 2
2.1. NSRPM(Neyman-Scott Rectangular Pulses Model) 2
2.2. NSRPM의 매개변수 추정 3
3. 적용 5
3.1. 대상지점 5
3.2. 매개변수 추정 5
3.3. 정확도 비교 5
4. 결론 7
감사의 글 8
참고문헌 8
초록보기
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 전국지상관측소 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.
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(Davidon-Flectcher-Powell) and GA(Genetic Algorithm) are generally used to estimate 5 model parameters of the NSRPM. However DFP is sensitive to initial value and has tendency to get not global solution but local minimization. GA has an advantage of optimizing without Hessian matrix, but it needs relatively long computing time. In this study, a DE(Differential Evolution) method applied in model parameter estimation in order to overcome those drawbacks. The rainfall model parameters during the summer season (June-August) at Seoul, Pusan, Daegu, Mokpo, Gangrung, which have more than 30 year long hourly precipitation data, were estimated using hourly rainfall data from 1961 to 2011. Results were compared to those using DFP and GA. The performance of the DE method was evaluated using test statistics and demonstrated better performance in preserving physical and statistical properties of observed rainfall data.
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(Davidon-Flectcher-Powell) and GA(Genetic Algorithm) are generally used to estimate 5 model parameters of the NSRPM. However DFP is sensitive to initial value and has tendency to get not global solution but local minimization. GA has an advantage of optimizing without Hessian matrix, but it needs relatively long computing time. In this study, a DE(Differential Evolution) method applied in model parameter estimation in order to overcome those drawbacks. The rainfall model parameters during the summer season (June-August) at Seoul, Pusan, Daegu, Mokpo, Gangrung, which have more than 30 year long hourly precipitation data, were estimated using hourly rainfall data from 1961 to 2011. Results were compared to those using DFP and GA. The performance of the DE method was evaluated using test statistics and demonstrated better performance in preserving physical and statistical properties of observed rainfall data.
권호기사
참고문헌 (20건) : 자료제공( 네이버학술정보 )
| 번호 | 참고문헌 | 국회도서관 소장유무 |
|---|---|---|
| 1 | 금종호, 안재현, 김중훈, 윤용남 (2001) 점강우모형 NSRPM의매개변수 추정, 한수자원학회 2001년도 학술발표회 논문집(I),한국수자원학회, pp. 206-211. | 미소장 |
| 2 | 김재한, 이정식, 이재준, 손광익 (1998) Poisson 군집과정을 이용한 일강수계열의 모형화, 대한토목학회논문집, 대한토목학회,제18권, 제-3호, pp. 231-241. | 미소장 |
| 3 | 신주영, 정창삼, 김태순, 허준행 (2008) Neyman-Scott 구형 펄스모형의 직접적인 매개변수 추정연구, 대한토목학회 2008년도정기 학술대회 논문집, 대한토목학회, pp. 1612-1616. | 미소장 |
| 4 | 신주영, 주경원, 허준행 (2011) 직접적인 매개변수 추정방법을 이용한 새로운 수정된 Neyman-Scott 구형펄스모형 개발 연구,한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제44권, 제2호, pp.135-144. | 미소장 |
| 5 | 유철상, 김남원, 정광식 (2001) 점 강우모형과 강우강도-지속기간-생기빈도 해석, 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제34권,제6호, pp. 577-586. | 미소장 |
| 6 | 정창삼 (2009) Neyman-Scott 구형 펄스모형의 직접적인 매개변수 추정연구, 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제42권,제11호, pp. 1017-1028. | 미소장 |
| 7 | THE PARETO DIFFERENTIAL EVOLUTION ALGORITHM  |
미소장 |
| 8 | Bunday, B.D. and Garside G.R. (1987) Optimisation Methods in Pascal, Edward Arnold Publishers. | 미소장 |
| 9 | Calenda, G. and Napolitano, F. (1999) Parameter estimation of Neyman- Scott processes for temporal point rainfall simulation, Journal of Hydrology, Vol. 225, pp. 45-66. | 미소장 |
| 10 | Stochastic point process modelling of rainfall. I. Single-site fitting and validation |
미소장 |
| 11 | Entekhabi, D., Rodriguez-Iturbe, I. and Eagleson, P. (1989) Probabilistic representation of the temporal rainfall by a modified Neyman- Scott rectangular pulse model: parameter estimation and validation, Water Resources Research, Vol. 25, No. 2, pp. 295- 302. | 미소장 |
| 12 | Glodberg, D.E. (1989) Genetic Algorithms in search, Optimization& Machine Learning, Addison-Wesley | 미소장 |
| 13 | Simulated annealing: Practice versus theory |
미소장 |
| 14 | Genetic Algorithms and Very Fast Simulated Reannealing: A comparison |
미소장 |
| 15 | Scale of fluctuation of rainfall models |
미소장 |
| 16 | Rodriguez-Iturbe, I., Cox, D.R. and Valerie Isham (1987a) Some models for rainfall based on stochastic point process, Proceedings of the Rotal Society of London, Vol. A410, No. 1839, pp. 269-288. | 미소장 |
| 17 | Rodriguez-Iturbe, I., Cox, D.R. and Valerie Isham (1988) A point process, odel for rainfall: further development, Proceedings of the Rotal Society of London, Vol. A417, No. 1853, pp. 283-298. | 미소장 |
| 18 | Rodriguez-Iturbe, I., Febres de Power, B. and Valdes J.B. (1987b) Rectangular Pulse Point Process Models for Rainfall : Analysis of Empirical Data, Journal of Geophysical Research, Vol. 92, No. D8, pp. 9645-9656. | 미소장 |
| 19 | Differential Evolution - A Simple and Efficient Heuristic for Global Optimization over Continuous Spaces |
미소장 |
| 20 | Evaluation of cluster-based rectangular pulses point process models for rainfall |
미소장 |
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