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한규현 (가교테크) 박준택 (가교테크) 강형철 (가교테크) 김태호 (충남대학교) 유성연 (충남대학교)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2016년도 하계학술발표대회 논문집
발행연도
2016.6
수록면
454 - 457 (4page)

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This study presents an method predicting outdoor air temperature of next day using measured data in field shelter. Predicting model using measured data be implemented by using double exponential smoothing model, weighting values of the model are optimized using genetic algorithms. As a result of implementing double exponential smoothing model from ten days measured data, weight values are represented in identical values(α=0.989, γ=0.584), modeling error been represented in less than 0.3%. The comparison result between measured data and predicted data from implemented model be represented in 0.63 of correlation coefficient R². The main cause of prediction error be considered that double exponential smoothing model could not describe random walk from sudden change of outdoor temperature.
#Time Series(시계열) #Double Exponential Smoothing Model(이중 지수 평활 모델) #Genetic Algorithm(유전자 알고리즘) #Outdoor Air Temperature(외기온도) #Shelter(백엽상) #Correlation Coefficient(상관계수) #Weighting Value(가중치)

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
3. 연구결과 및 고찰
4. 결론
참고문헌

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