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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.1
- 수록면
- 1,321 - 1,330 (10page)
이용수
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본 연구에서는 비선형적 모델인 웨이블렛-인공신경망을 적용하여 충주댐 유역의 일유입량을 예측하였다. 일반적으로 시계열 자료는 경향성, 주기성 및 추계학적 성분의 선형조합으로 이루어져 있다. 그러나 이러한 자료를 통해 시계열 모형 구축 시 경향성 및 주기성은 제거되어야하는 성분이다. 따라서 수문기상자료에 포함되어있는 경향성 및 주기성과 같은 비선형 동역학적 잡음과 측정과정에서 발생하는 단순잡음을 제거시키기 위해 디노이징기법인 웨이블렛 변환을 적용하였다. 웨이블렛 변환을 적용한 자료를 입력자료로 사용한 웨이블렛-인공신경망(WANN)과 원자료를 사용한 인공신경망(ANN)을비교하였다. 산정결과 결정계수와 선형회귀를 통한 기울기는 WANN이 ANN보다 각각0.032, 0.0115 더 큰값을 나타냈고, 타겟값과 예측값 사이의 오차를 나타내는 RMSE와 RRMSE는 WANN 모형이 ANN 보다 각각 37.388, 0.099 더 작은값을 나타냈다. 따라서 본 연구에서 적용한 WANN 모형이 ANN 보다 정확한 결과를 나타내었으며, 웨이블렛 변환을 통한 디노이징 기법의 적용이 잡음이 포함되어 있는 원자료의 사용보다 더 정확한 예측을 하는 것으로 판단된다.
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참고문헌 (20)
참고문헌 신청
Baek, U.J. / 1998 / Comparison of Various Denoising Algorithms Using Wavelet Transformation / Theories and Applications of Chemical Engineering 4(2):2313~2316
Bishop, C.M. / 1995 / Neural networks for pattern recognition / Oxford :140~148
Cannas, B. / 2006 / Data preprocessing for river flow forecasting using neural networks: wavelet transforms and data partitioning / Physics and Chemistry of the Earth 31(18):1164~1171
Cho, Y.J. / 1998 / Water Supply forecast Using Multiple ARMA Model Based on the Analysis of Water Consumption Mode with Wavelet Transform / Journal of Korea Water Resources Association 31(3):317~326
Daniel, B.G. / 2010 / Wavelet-Based denoising for traffic volume time series forecasting with self-organizing neural networks / Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering 25(7):530~545
Bishop, C.M. / 1995 / Neural networks for pattern recognition / Oxford :140~148
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Cho, Y.J. / 1998 / Water Supply forecast Using Multiple ARMA Model Based on the Analysis of Water Consumption Mode with Wavelet Transform / Journal of Korea Water Resources Association 31(3):317~326
Daniel, B.G. / 2010 / Wavelet-Based denoising for traffic volume time series forecasting with self-organizing neural networks / Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering 25(7):530~545
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