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학술저널
저자정보
박현우 (인하대학교) 이승환 (인하대학교) 이은주 (인하대학교) 조윤상 (인하대학교) 박영석 (인하대학교) 이재후 (인하대학교) 유동현 (인하대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제31권 제2호
발행연도
2020.3
수록면
255 - 271 (17page)
DOI
10.7465/jkdi.2020.31.2.255

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

조위관측소 자료 기반 단기 표층 수온 예측모형 연구
박현우 ,  이승환 ,  이은주 외 4명 한국데이터정보과학회지 2020.03 학술저널
실시간 조위관측소 자료 기반 단기 표층 수온 예측모형 연구
박현우 통계학과 2020.01 학위논문

초록· 키워드

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표층 수온은 주요 해양 특성 중 하나로 다른 해양 특성의 변화에 영향을 미치는 중요한 요인이다. 표층 수온의 관측은 크게 위성 자료를 기반으로 한 원격 탐사와 조위관측소 및 부이에 설치된 관측장비를 이용한 실제 관측으로 구분할 수 있다. 본 논문에서는 한반도 연안의 실시간 해양관측정보의 조위관측소에서 제공되는 실제 관측치를 기반으로 1일 후에서 3일 후 시점을 예측 시점으로 하는 단기 표층 수온 예측 모형에 대하여 연구하였다. 예측 모형으로 Winters의 가법계절모형, ARIMA 모형, 계 절추세 기반 자기회귀오차모형, Long short-term memory 모형을 고려하였으며 일평균 표층 수온의 단기 예측 시점을 1일, 2일, 3일 후 시점을 고려하여 각각의 예측 성능을 비교하였다. 13개 지역의 표층 수온 예측 성능 비교 결과, 계절추세 기반 자기회귀오차모형을 적용한 예측 모형이 전반적으로 우수한 성능을 지님이 확인되었다.
#단기 예측 #자귀회귀오차 모형 #표층 수온 #ARIMA #LSTM #Autoregressive error model #sea surface temperature #short-term forecasting

목차

요약
1. 서론
2. 원격탐사 표층 수온 및 실측 표층 수온의 비교
3. 표층 수온의 단기 예측 모형
4. 예측 모형의 추정 및 예측 성능 비교
5. 결론
References
Abstract

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
Alpuim, T. / 2008 / On the efficiency of regression analysis with AR(p)errors / Journal of Applied Statistics 35:717~737 google schola Cho, S. / 2009 / Time series analysis with SAS/ETS / Yulgokbooks google schola 최수임 / 2018 / 전기 자동차 전력 수요 예측 연구 / 한국데이터정보과학회지 29(5):1137~1153 dbpia Gorski, J. / 2007 / Biconvex sets and optimization with biconvex functions : a survey and extensions / Mathematical Methods of Operations Research 66:373~407 google schola Hochreiter, S. / 1997 / Long short-term memory / Neural Computation 9:1735~1780 google schola

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