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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2009.9
- 수록면
- 108 - 116 (9page)
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본 논문에서는 단기 물 수요 예측에 대한 모델구현을 위해 MLP의 과도학습 문제를 해결할 수 있고 빠른 학습이 가능한 ELM 기반 단기 물 수요 예측 알고리즘을 제안한다. 제시된 알고리즘의 검증을 위해 2007년도와 2008년도 충남지역 광역상수도인 A정수장에서 취득된 데이터를 분석하여 알고리즘 구현의 정확도 분석에 사용하였다. 실험결과 MLP모델은 MAPE가 5.82[%]인 반면, 제안된 방법인 ELM 기반 모델은 5.61[%]로 성능이 향상된 것으로 나타났다. 또한, MLP모델은 학습에 소요된 시간이 7.57초인 반면, ELM 기반 모델은 0.09초로 빠른 학습이 가능함을 알 수 있었다. 따라서 제안된 ELM 기반 알고리즘은 정수장의 효율적 운영을 위한 단기 물 수요 예측에 활용할 수 있음을 보였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 수처리 시스템 개요
3. ELM 기반 물 수요 예측 알고리즘
4. 실험 및 결과 분석
5. 결론
References
저자소개
참고문헌 (11)
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1. [학술지(정기간행물)] - Kyung-Hoon Rhee / 2000 / Application of ANFIS for Prediction of Daily Water Supply / Journal of the Korean Society of Water and Wastewater 14 (3) : 281 ~ 290
2. [학술지(정기간행물)] - Kyung-Hoon Rhee / 1998 / Forecasting of Urban Daily Water Demand by using Backpropagation Algorithm Neural Network / Journal of the Korean Society of Water and Wastewater 12 (4) : 43 ~ 52
3. [학술지(정기간행물)] - 구자용 / 2006 / 시스템 다이내믹스법을 이용한 서울특별시의 장기 물수요예측 / 상하수도학회지 20 (2) : 187 ~ 196
4. [학술지(정기간행물)] - Ishmael S. Msiza / 2008 / Water Demand Prediction using Artificial Neural Networks and Support Vector Regression / JOURNAL OF COMPUTERS 3 (11) : 1 ~ 8
5. [학술지(정기간행물)] - Mehmet Ali Yurdusev / 2009 / Adaptive neuro fuzzy inference system approach for municipal water consumption modeling:An application to Izmir,Turkey / Journal of Hydrology 365 : 225 ~ 234
2. [학술지(정기간행물)] - Kyung-Hoon Rhee / 1998 / Forecasting of Urban Daily Water Demand by using Backpropagation Algorithm Neural Network / Journal of the Korean Society of Water and Wastewater 12 (4) : 43 ~ 52
3. [학술지(정기간행물)] - 구자용 / 2006 / 시스템 다이내믹스법을 이용한 서울특별시의 장기 물수요예측 / 상하수도학회지 20 (2) : 187 ~ 196
4. [학술지(정기간행물)] - Ishmael S. Msiza / 2008 / Water Demand Prediction using Artificial Neural Networks and Support Vector Regression / JOURNAL OF COMPUTERS 3 (11) : 1 ~ 8
5. [학술지(정기간행물)] - Mehmet Ali Yurdusev / 2009 / Adaptive neuro fuzzy inference system approach for municipal water consumption modeling:An application to Izmir,Turkey / Journal of Hydrology 365 : 225 ~ 234
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