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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.11
- 수록면
- 1,277 - 1,287 (11page)
- DOI
- 10.7465/jkdi.2019.30.6.1277
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본 연구에서, 낙동강 유역의 SPI6를 예측하기 위해 신경망 모형 중 하나인 다층 퍼셉트론 (MLP; multilayer perceptron)을 적용했다. 월별 표준강수지수, 기온, 기온 평년값, 강수량, 강수 평년 값, 강수 일수, 그리고 여러가지 세계기후지수를 설명 변수로 사용했으며, 최적의 모형을 찾기 위해 두 가지의 활성함수, 네 가지의 은닉층별 뉴런 수, 다섯 가지 중도탈락 비율 (dropout rate), 다섯 가지 은닉층 수, 두 가지 손실 함수를 고려하였다. 모형 평가 기준으로 검증평균제곱오차 (validation mean square error)를 이용하여 가장 좋은 모형을 찾고자 하였다. SPI6를 예측함에 있어서, L₁ 정규화를 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 검증평균제곱오차 (validation mean square error)가 항상 더 낮았으며, 대부분의 지역에서 은닉층 수가 적을수록 검증평균제곱오차 (validation mean square error)가 더 낮은 경향을 보였다.
목차
요약
1. 서론
2. 심층신경망 모형
3. 모형 적용
4. 결론
References
Abstract
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
Ali, M. / 2019 / Improving spi-derived drought forecasts incorporating synoptic-scale climate indices in multi-phase multivariate empirical mode decomposition model hybridized with simulated annealing and kernel ridge regression algorithms / Journal Of Hydrology 576:164~184
Bonaccorso, B. / 2015 / Probabilistic forecasting of drought class transitions in Sicily (Italy) using Standardized Precipitation Index and North Atlantic Oscillation Index / Journal Of Hydrology 526:136~150
Duchi, J. / 2011 / Adaptive subgradient methods for online learning and stochastic optimization / The Journal Of Machine Learning Research 12:2121~2159
Goodfellow, I. / 2013 / Maxout networks / Proceedings of the 30th International Conference on Machine Learning, PMLR 28:1319~1327
Kingma, D. P. / 2014 / Adam: A method for stochastic optimization / CoRR, abs/1412.6980
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Duchi, J. / 2011 / Adaptive subgradient methods for online learning and stochastic optimization / The Journal Of Machine Learning Research 12:2121~2159
Goodfellow, I. / 2013 / Maxout networks / Proceedings of the 30th International Conference on Machine Learning, PMLR 28:1319~1327
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