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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.12
- 수록면
- 1,799 - 1,803 (5page)
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This paper introduces the prediction methods of windstorm advisory using GP nonlinear compensation and SVM. The existing special report prediction is not specialized for strong wind, such as windstorm, because it is based on the wide range of predicted values for wind speed from low to high. In order to improve the performance of strong wind reporting prediction, a method that can efficiently classify boundaries of strong wind is necessary. First, evolutionary nonlinear regression based compensation technique is applied to obtain more accurate values of prediction for wind speed using UM data. Based on the prediction wind speed, the windstorm advisory is determined. Second, SVM method is applied to classify directly using the data of UM predictors and windstorm advisory. Above two methods are compared to evaluate of the performances for the windstorm data in Jeju Island in South Korea. The data of 2007-2009, 2011 year is used for training, and 2012 year is used for test.
목차
Abstract
1. 서론
2. 강풍 특성 및 AWS, UM 데이터
3. GP와 SVM 기반의 강풍 특보 예측 기법
4. 실험 및 결과
5. 결론
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
Korean Meteorological Society, Introduction to Atmospheric Science, Sigma Press, 2009.
Korea Meteorological Administration, http://www.kma.go.kr.
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