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학술저널
저자정보
Tasuku Kubo (University of the Ryukyus) Takeo Okazaki (University of the Ryukyus)
저널정보
대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.12 No.3
발행연도
2023.6
수록면
215 - 222 (8page)
DOI
10.5573/IEIESPC.2023.12.3.215

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Conventional flood forecasting methods can be roughly classified as physics-based models and data-oriented models, which both require parameter optimization. In parameter optimization, a search is generally done to minimize the magnitude of overall errors. However, under- and overestimation errors are not equivalent in flood forecasting since underestimation of the water level leads to delays in decision making. We propose a risk-aware forecasting method that uses a weighted loss function. We applied the proposed method to both physics-based models and machine learning models and compared the prediction results to clarify the difference in the prediction results according to the base model used. The results show that the model optimized by the weighted loss function reduced the underestimation error while maintaining the overall error.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Forecasting Models
3. Estimate Parameters using Weighted Loss
4. Comparative Experiments
5. Conclusion
References

참고문헌 (12)

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