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대한토목학회 대한토목학회논문집 B 大韓土木學會論文集 제26권 제3 B호
발행연도
2006.5
수록면
279 - 289 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2012

상태공간모형과 비선형 Support Vector Machine을 이용한 상수도 수요량 예측 모델 개발
권현한 ,  김민지 ,  김장경 대한토목학회 학술대회 2012.10 학술대회자료
Wavelet Transform 방법과 SVM 모형을 활용한 상수도 수요량 예측기법 개발
권현한 ,  김민지 ,  김운기 한국수자원학회논문집 2012.01 학술저널
다중스케일 분석과 SVM 비선형 예측 모형을 활용한 상수도 수요량 예측기법 개발
권현한 ,  김민지 ,  이봉국 외 1명 한국수자원학회 학술발표회 2012.01 학술대회자료

2006

Support Vector Machine과 상태공간모형을 이용한 단변량 수문 시계열의 동역학적 비선형 예측모형
권현한 ,  문영일 대한토목학회논문집 B 2006.05 학술저널

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최근에 수문시계열로부터 저차원의 비선형 거동을 재구성하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 Support Vector Machine(SVM)을 이용하여 우수한 상태-공간 재구성 능력을 갖는 비선형 예측모형을 구성하여 Great Salt Lake(GSL) Volume에 적용하였다. SVM은 Kernel 함수로부터 유도된 고차원의 특성공간 안에서 선형함수의 가상공간을 이용하는 Machine Learning 방법론이다. 또한 SVM은 훈련자료로부터 얻어지는 평균제곱오차가 아닌 일반화된 오차를 최소화함으로써 상대적으로 기존 방법에 비해 적은 수의 매개변수와 과적합(over fitting)을 피하면서 비선형 함수의 최적화가 가능하다. 본 연구에서 제시한 SVM 회귀분석의 적용성은 미국의 GSL의 2주 간격 Volume을 대상으로 검토하였다. SVM을 이용한 비선형 예측모형은 GSL Volume의 2주(1-Step), 8주(4-Step)와 반복예측(Iterated Prediction, 121-Step)까지 적용되었다. 본 연구에서는 극치사상 즉, 급격한 감소 및 증가 구간을 예측하는데 있어서 훈련구간과 예측구간을 구분하여 모형의 신뢰성을 평가하였다. 예측결과SVM은 훈련자료로부터 적은 수의 관측치를 이용하여 동역학적 거동을 추출할 수 있었으며 실제 관측자료와 거의 유사한 예측이 가능함을 통계적 지표로 확인할 수 있었다. 따라서 비선형 수문시계열의 단기예측을 위한 모형으로 적용이 가능할 것으로 판단된다.
#nonlinear prediction #support vector machine #state-space reconstruction #learning model #비선형 예측 #상대-공간 재구성 #학습모형

목차

Abstract
요지
1. 서론
2. 상태-공간 모형
3. Suport Vector Machine
4. 수문시계열의 SVM 적용
5. 결론
참고문헌

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