Derivation of Probable Rainfall Intensity Formula Using Genetic Algorithm

La, Chang-Jin; Kim, Joong-Hoon; Lee, Eun-Tai; Ahn, Won-Sik

Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation 2001;1(1):103-116.
Published online June 30, 2001.

유전자 알고리즘을 이용한 확률강우강도식의 산정

나창진, 김중훈, 이은태, 안원식

Derivation of Probable Rainfall Intensity Formula Using Genetic Algorithm

Chang-Jin La, Joong-Hoon Kim, Eun-Tai Lee, Won-Sik Ahn

Abstract

The current procedure to design hydraulic structures in a small basin area is to estimate the probable rainfall depth using rainfall intensity formula. The estimation of probable rainfall depth has many uncertainties inherent with it. However, it has been inevitable to simplify the nonlinearity if the rainfall in practice. This study attend to address a method which can model the nonlinearity in order to derive better rainfall intensity formula for the estimation of probable rainfall depth. The results show that genetic algorithm is more reliable and accurate than trial-and-error method or nonlinear programming technique(Powell`s method) in the derivation of the rainfall intensity formula.

Key Words: Genetic Algorithm; Probable rainfall; Nonlinearity; Parameter estimation; Powell`s Method

요지

현재 소규모 유역에서의 수공구조물의 설계시 확률강우강도식을 사용하여 강우량을 산정하는 것이 일반적인 적용방법으로 이용되어지고있다. 확률강우의 산정은 그 자체로서 불확실성을 많이 내포하고 있으나 현실적으로 강우의 비선형성을 해석함에 있어 단순화는 배제 할 수 없는 필요사항이다. 따라서 본 연구에서는 확률강우량 산정을 위한 강우강도식의 산정에 있어서 그 비선형성을 잘 모의할 수 있는 방법에 관하여 연구하여 보았다. 연구결과에 의하면 유전자 알고리즘이 시산법이나 비선형계획법의 일종인 Powell 기법에 비하여 더 신뢰성 높은 방법임을 알 수 있었다.

핵심용어: 유전자 알고리즘; 확률강우; 비선형성; 매개변수 추정; Powell 기법