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본 발명의 일 실시예에 따른 특징선택 및 복수 옵티마이저 병렬 학습을 이용한 하천 퇴적물 유출량 예측 시스템은, 특징선택 유무와 복수 옵티마이저 병렬 학습을 동일 조건에서 비교해 최적 모델을 객관적으로 선정 및 저장할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 특징선택 및 복수 옵티마이저 병렬 학습을 이용한 하천 퇴적물 유출량 예측 시스템은, 관측정보를 수집, 정제 및 분포변환하여 학습 데이터의 품질과 안정성을 향상시킬 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 특징선택 및 복수 옵티마이저 병렬 학습을 이용한 하천 퇴적물 유출량 예측 시스템은, 수집조건에 따라 관측정보를 선별 수집하여 불필요하거나 저품질 데이터 유입을 줄일 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 특징선택 및 복수 옵티마이저 병렬 학습을 이용한 하천 퇴적물 유출량 예측 시스템은, 결측치 및 이상치를 처리하여 데이터 오류로 인한 성능 저하를 방지할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 특징선택 및 복수 옵티마이저 병렬 학습을 이용한 하천 퇴적물 유출량 예측 시스템은, 구조 후보 및 옵티마이저 후보를 생성하여 최적 구조와 최적 학습 조합을 탐색할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 특징선택 및 복수 옵티마이저 병렬 학습을 이용한 하천 퇴적물 유출량 예측 시스템은, 복수의 완전연결층을 포함하는 구조를 적용하여 비선형 관계를 학습하고 예측 성능을 향상시킬 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 특징선택 및 복수 옵티마이저 병렬 학습을 이용한 하천 퇴적물 유출량 예측 시스템은, 상이한 갱신 규칙의 옵티마이저와 학습 파라미터 후보를 구성하여 데이터에 적합한 옵티마이저를 선택할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 특징선택 및 복수 옵티마이저 병렬 학습을 이용한 하천 퇴적물 유출량 예측 시스템은, 후보 옵티마이저별 병렬 학습과 평가를 통해 최적 모델 선정 과정을 자동화하고 객관화할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 특징선택 및 복수 옵티마이저 병렬 학습을 이용한 하천 퇴적물 유출량 예측 시스템은, 시험