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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.11
- 수록면
- 1,682 - 1,688 (7page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (6)
2013
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This paper introduces a GP(Genetic Programming) based robust technique for temperature compensation in short-range prediction. Development of an efficient MOS(Model Output Statistics) is necessary to correct systematic errors of the model, because forecast models do not reliably determine weather conditions. Most of MOS use a linear regression to compensate a prediction model, therefore it is hard to manage an irregular nature of prediction. In order to solve the problem, a nonlinear and symbolic regression method using GP is suggested. The purpose of this study is to evaluate the accuracy of the estimation by a GP based nonlinear MOS for 3 days temperatures in Korean regions. This method is then compared to the UM model and has shown superior results. The training period of 2007-2009 summer is used, and the data of 2010 summer is adopted for verification.
목차
Abstract
1. 서론
2. UM과 MOS
3. 유전 프로그래밍 기반 기온 예보의 보정 기법
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌
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참고문헌 (10)
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1. [단행본] - Korean Meteorological Society / 2009 / Introduction to Atmospheric Science / Sigma Press
2. [인터넷자원] - / / United Kingdom Met Office’s website
3. [학술지(정기간행물)] - P. Crochet / 2004 / Adaptive Kalman filtering of 2-metre temperature and 10-metre wind-speed forecasts in Iceland / Meteorological Applications 11 (2) : 173 ~ 187
4. [학술지(정기간행물)] - J. R. P. Carvalho / 2011 / Kalman filter and correction of the temperatures estimated by PRECIS model / Atmospheric Research 102 (1-2) : 218 ~ 226
5. [학술지(정기간행물)] - B. Ustaoglu / 2008 / Forecast of daily mean, maximum and minimum temperature time series by three artificial neural network methods / Meteorological Applications 15 (4) : 431 ~ 445
2. [인터넷자원] - / / United Kingdom Met Office’s website
3. [학술지(정기간행물)] - P. Crochet / 2004 / Adaptive Kalman filtering of 2-metre temperature and 10-metre wind-speed forecasts in Iceland / Meteorological Applications 11 (2) : 173 ~ 187
4. [학술지(정기간행물)] - J. R. P. Carvalho / 2011 / Kalman filter and correction of the temperatures estimated by PRECIS model / Atmospheric Research 102 (1-2) : 218 ~ 226
5. [학술지(정기간행물)] - B. Ustaoglu / 2008 / Forecast of daily mean, maximum and minimum temperature time series by three artificial neural network methods / Meteorological Applications 15 (4) : 431 ~ 445
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