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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국인터넷방송통신학회 International journal of advanced smart convergence International journal of advanced smart convergence 제7권 제1호
- 발행연도
- 2018.1
- 수록면
- 24 - 32 (9page)
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An outlier detection method using mixed prediction model has been described in this paper. The mixed prediction model consists of time-series model and regression model. The parameter estimation of the prediction model was performed using supervised learning and a genetic algorithm is adopted for a learning method. The experiments were performed in artificial and real data set. The prediction performance is compared with the existing prediction methods using artificial data. Outlier detection is conducted using the real sensor measurements in a dam. The validity of the proposed method was shown in the experiments.
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참고문헌 (7)
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박준현 / 2016 / 선박 엔진의 고장 예측 알고리즘 / 한국정보기술학회논문지 14(11):109~117
박창목 / 2015 / 가상신호생성 및 회귀분석을 이용한 댐 모니터링 센서 이상치 검증에 관한 연구 / 대한설비관리학회지 20(3):87~93
M. Mourad / 2002 / A method for automatic validation of long time series of data in urban hydrology / Water Science & Technology 45(4):263~270
정인성 / 2006 / Two phase reverse 신경망 알고리즘을 이용한 설비 고장 예측 시스템 / 대한설비관리학회지 11(2):145~154
G. J. Williams / 2002 / A comparative study of RNN for outlier detection in data mining / IEEE International Conference on Data-mining :709
박창목 / 2015 / 가상신호생성 및 회귀분석을 이용한 댐 모니터링 센서 이상치 검증에 관한 연구 / 대한설비관리학회지 20(3):87~93
M. Mourad / 2002 / A method for automatic validation of long time series of data in urban hydrology / Water Science & Technology 45(4):263~270
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