메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김현명 오성권 (수원대학교) 김현기 (수원대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제64권 제1호
발행연도
2015.1
수록면
128 - 135 (8page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (8)

2015

예보인자의 효과적 추출을 위한 다항식 방사형 기저 함수 신경회로망 기반 초단기 강수예측 분류기의 설계
김현명 ,  오성권 ,  김현기 전기학회논문지 2015.01 학술저널

2014

최적 pRBF 신경회로망 기반 기상 시스템 설계 : 강수 예측 및 레이더 자료 해석 기법을 중심으로
김현명 전기공학과 2014.01 학위논문

2013

강수/비강수 에코의 빈도수 특성을 이용한 다항식 RBFNNs 기반 비강수 에코 제거 알고리즘 설계
김현명 ,  오성권 ,  이용희 외 1명 정보 및 제어 논문집 2013.10 학술대회자료
강수/비강수 에코의 빈도수 특성을 이용한 다항식 RBFNNs 기반 비강수 에코 제거 알고리즘 설계
김현명 ,  오성권 ,  이용희 외 1명 대한전기학회 학술대회 논문집 2013.10 학술대회자료
판단기준 모듈을 적용한 다항식 RBFNNs 기반 비강수 에코 제거 분류기 설계
김현명 ,  오성권 ,  조요한 외 1명 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2013.10 학술대회자료
예보인자의 효과적 추출을 위한 다항식 방사형 기저 함수 신경회로망 기반 초단기 강수예측 모델 및 분류기의 설계
김현명 ,  오성권 ,  이용희 대한전기학회 학술대회 논문집 2013.07 학술대회자료

2012

선형 판별 분석법 기반 방사형 기저 함수 신경회로망 분류기의 최적화 방법론 연구
김현명 ,  김욱동 ,  오성권 대한전기학회 학술대회 논문집 2012.07 학술대회자료
다항식 방사형 기저함수 신경회로망을 사용한 활성오니공정의 모델링 및 시뮬레이터 개발
김현명 ,  이승주 ,  오성권 정보 및 제어 논문집 2012.04 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
In this study, we develop the very short-term precipitation forecasting model as well as classifier based on polynomial radial basis function neural networks by using AWS(Automatic Weather Station) and KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System) meteorological data. The polynomial-based radial basis function neural networks is designed to realize precipitation forecasting model as well as classifier. The structure of the proposed RBFNNs consists of three modules such as condition, conclusion, and inference phase. The input space of the condition phase is divided by using Fuzzy C-means(FCM) and the local area of the conclusion phase is represented as four types of polynomial functions. The coefficients of connection weights are estimated by weighted least square estimation(WLSE) for modeling as well as least square estimation(LSE) method for classifier. The final output of the inference phase is obtained through fuzzy inference method. The essential parameters of the proposed model and classifier such ad input variable, polynomial order type, the number of rules, and fuzzification coefficient are optimized by means of Particle Swarm Optimization(PSO) and Differential Evolution(DE). The performance of the proposed precipitation forecasting system is evaluated by using KLAPS meteorological data.
#RBFNNs(Radial Basis Function Neural Networks) #FCM(Fuzzy C-means Method) #PSO(Particle Swarm Optimization) #DE(Differential Evolution) #precipitation forecasting model and classifier

목차

Abstract
1. 서론
2. 다항식 방사형 기저함수 신경회로망 기반 초단기 강수예측모델 및 분류기 설계
3. RBFNNs 이용한 초단기 호우주의보 예측 모델 설계
4. 초단기 호우 예측 시뮬레이션 및 실험 결과고찰
4. 결론
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

PCA와 LDA를 결합한 데이터 전 처리와 다항식 기반 RBFNNs을 이용한 얼굴 인식 알고리즘 설계
오성권 ,  유성훈 전기학회논문지 2012 .05

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2016-560-000981151