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학술저널
저자정보
정광석 (부산대학교 자연과학대학 생명과학과) 김동균 (서울대학교 공과대학 컴퓨터공학부) 윤주덕 (부산대학교 자연과학대학 생명과학과) 라긍환 (순천대학교 사범대학 환경교육과) 김현우 (순천대학교 사범대학 환경교육과) 주기재 (부산대학교 자연과학대학 생명과학과)
저널정보
한국수생태학회 한국하천호수학회지 한국하천호수학회지 제43권 제1호
발행연도
2010.1
수록면
161 - 167 (7page)

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In this study, we implemented an experimental approach of ecological model development in order to emphasize the importance of input variable selection with respect to time-delayed arrangement between input and output variables. Time-series modeling requires relevant input variable selection for the prediction of a specific output variable (e.g. density of a species). Inadequate variable utility for input often causes increase of model construction time and low efficiency of developed model when applied to real world representation. Therefore, for future prediction, researchers have to decide number of time-delay (e.g. months, weeks or days; t-n) to predict a certain phenomenon at current time t. We prepared a total of 3,900 equation models produced by Time-Series Optimized Genetic Programming (TSOGP) algorithm, for the prediction of monthly averaged density of a potamic phytoplankton species Stephanodiscus hantzschii, considering future prediction from 0- (no future prediction) to 12-months ahead (interval by 1 month; 300 equations per each month-delay). From the investigation of model structure, input variable selectivity was obviously affected by the time-delay arrangement, and the model predictability was related with the type of input variables. From the results, we can conclude that, although Machine Learning (ML) algorithms which have popularly been used in Ecological Informatics (EI) provide high performance in future prediction of ecological entities, the efficiency of models would be lowered unless relevant input variables are selectively used.
#input variable selectivity #ecological modeling #Stephanodiscus hantzschii #machine learning #ecological informatics #river ecosystems

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