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AI 본문요약
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문제 정의

  • SVR은 비선형 문제를 해결하고 예측하는데 월한 능력을 가지고 있으며, SVM 이론을 통하여 회귀 문제를 해결하고자 한다. 확률강우량에 따른 1 차원 도시유출해석 결과에 대해 SVR을 적용할 수 있으며, Kernel 함수로서 Linear, Polynomial, Gaussian 각각 사용하였을 때를 비교할 수 있다.

가설 설정

  • 기존의 회귀식은 좌변항과 우변항에서 계산된 값이 모두 연속형인 수를 가정한다. 하지만 로지스틱 회귀에 적용되는 자료의 상황은 우변은 연속형 숫자 이지만 좌변항은 이산형 숫자들이 나오는 것, 즉 0 또는 1을 예측하는 분류의 문제가 되는 것이다.
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참고문헌 (14)

  1. Araghinejad, S. (2013). Data-Driven Modeling: Using MATLAB in Water Resources and Environmental Engineering. Water Science and Technology Library, Springer. 

  2. Chang, C.C. and Lin, C.J. (2001). LIBSVM: A Library for Support Vector Machines. Department of Computer Science, National Taiwan University, Taipei, Taiwan. 

  3. Chau, K.W. and Wu, C.L. (2010). Hydrological Predictions Using Data-Driven Models Coupled with Data Preprocessing Techniques. Lambert Academic Publishing. 

  4. Choi, H.G., Han, K.Y., Roh, H.S. and Park, S.J. (2013). Comparison of databased real-time flood forecasting model. Journal of the Korean Society of Civil Engineers, Vol. 33, No.5, pp. 1809-1827. 

  5. Kim, H.I., Keum, H.J. and Han, K.Y. (2018). Estimation of inundation area by linking of rainfall-duration-flooding quantity relationship curve with self-organizing map. Journal of the Korean Society of Civil Engineers, Vol. 38, No.6, pp. 839-850. 

  6. Kim, J.H., Lee, S.W. and Cha, S.M. (2016). Environmental Statistics & Data Analysis. Hannarae. 

  7. Murphy, K.P. (2012). Machine Learning : A Probabilistic Perspective. Massachusetts Institute of Technology. 

  8. Noh, Y.J. (2016). A comparison study on statistical modeling methods. Journal of the Korea Academia-Industiral cooperation Society. Vol. 17, No.5, pp. 645-652. 

  9. Park, J.H., Lee, J.J. and Lee, S.H. (2018). Statistical significance test of polynomial regression equation for Huff's quartile method of design rainfall. J. Korea Water Resour. Assoc., Vol. 51, No.3, pp. 263-272. 

  10. Pradhan, B. (2009). Flood susceptible mapping and risk area delineation using logistic regression, GIS and remote sensing. Journal of Spatial Hydrology, Vol. 9, No. 2, pp. 1-18. 

  11. Robson, A.J., Jones, T.K., Reed, D.W. and Bayliss, A.C. (1997). A study of national trend and variation in UK floods. International J. Climatology, Vol. 18, pp.165-182. 

  12. Sun, A.Y., Wang, D. and Xu, X. (2014). Monthly streamflow forecasting using gaussian process regression. Journal of Hydrology. Vol. 511, pp. 72-82. 

  13. Vapnic, V.N. (1998). Statistical Learning Theory. John Wiley & Sons, New York. 

  14. Yu, P.S., Chen, S.T. and Chang, I.F. (2006). Support vector regression for real-time flood stage forecasting. Journal of Hydrology, 328, 704-716. 

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