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Wind speed is heavily fluctuated and quite local than other weather elements. It is difficult to improve the accuracy of prediction only in a numerical prediction model. An MOS (Model Output Statistics) technique is used to correct the systematic errors of the model using a statistical data analysis. The Most of previous MOS has used a linear regression model for weather prediction, but it is hard to manage an irregular nature of prediction of wind speed. In order to solve the problem, a nonlinear regression method using SVR (Support Vector Regression) is introduced for a development of MOS for wind speed prediction. Experiments are performed for KLAPS (Korea Local Analysis and Prediction System) re-analysis data from 2007 to 2013 year for Jeju Island and Busan area in South Korea. The MLR and SVR based linear and nonlinear methods are compared to each other for prediction accuracy of wind speed. Also, the comparison experiments are executed for the variation in the number of UM elements.
목차
Abstract
1. 서론
2. MOS(Model Output Statistics)와 UM 인자
3. MLR(Multiple Linear Regression)과 SVR(Support Vector Regression)
4. MLR과 SVR 비교 실험
5. 인자 수 변화에 따른 비교 실험
6. 결론 및 향후 연구
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
S. Weisberg, Applied Linear Regression, 3rd Edition, Wiley,
New York, USA, 2003
B. Hyeon, K. Seo, Y. Lee, “Evolutionary Nonlinear
Regression Based Compensation Technique for Shortrange
Prediction of Wind Speed using Automatic Weather
Station”, The Transactions of the Korean Institute of
Electrical Engineers, vol. 64, No.1, pp. 107-112, 2015
J, Yi, “A Study on an Estimation of Probable Flood Flow
using Ridge Regression”, Journal of Korean Society of
Civil Engineers, vol. 20, No.1-B, pp.35-43, 2000
C. Park, “Simple Principal component analysis using
Lasso”, Journal of the Korean data & Information Science
Society, vol.24, No.3, pp.533-541, 2013
D. Kim, and K. Seo, “Comparison of Linear and Nonlinear
Regressions and Elements Analysis for Wind Speed
Prediction“, Journal of Korean Institute of Intelligent
Systems, Vol. 25, No. 5, pp. 477-482, 2015
B. Hyeon, K. Seo, Y. Lee, “Evolutionary Nonlinear
Regression Based Compensation Technique for Shortrange
Prediction of Wind Speed using Automatic Weather
Station”, The Transactions of the Korean Institute of
Electrical Engineers, vol. 64, No.1, pp. 107-112, 2015
J, Yi, “A Study on an Estimation of Probable Flood Flow
using Ridge Regression”, Journal of Korean Society of
Civil Engineers, vol. 20, No.1-B, pp.35-43, 2000
C. Park, “Simple Principal component analysis using
Lasso”, Journal of the Korean data & Information Science
Society, vol.24, No.3, pp.533-541, 2013
D. Kim, and K. Seo, “Comparison of Linear and Nonlinear
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