A Hybrid Feature-Engineered XGBoost Framework for Rainfall-Runoff Based Inflow Prediction of Ukai Dam, India
본 연구는 우카이 댐의 강우-유출 유입 예측을 위해 향상된 토양 보전 곡선수(Soil Conservation Curve Number) 방법과 고급 시계열 특징 공학을 결합한 새로운 하이브리드 특징 공학 기반 XGBoost 프레임워크를 제안하며, 이는 수자원 관리를 위한 정확도와 신뢰성 측면에서 기존의 머신러닝 및 딥러닝 모델을 크게 능가한다.