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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.16 No.1
- 발행연도
- 2016.3
- 수록면
- 1 - 12 (12page)
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In this paper, we propose an approach that efficiently builds regional hazardous weather prediction models based on past weather data. Doing so requires finding the proper weather attributes that strongly affect hazardous weather for each region, and that requires a large number of experiments to build and test models with different attribute combinations for each kind of hazardous weather in each region. Using our proposed method, we reduce the number of experiments needed to find the correct weather attributes. Compared to the traditional method, our method decreases the number of experiments by about 45%, and the average prediction accuracy for all hazardous weather conditions and regions is 79.61%, which can help forecasters predict hazardous weather. The Korea Meteorological Administration currently uses the prediction models given in this paper.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. Weather Data, Hazardous Weather, and Region Description
4. Prediction Model Construction with Modified Top-Down Method
5. Experimental Results
References
참고문헌 (25)
참고문헌 신청
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