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로지스틱 회귀, 랜덤포레스트, LSTM 기법을 활용한 서리예측모형 평가
Comparative assessment of frost event prediction models using logistic regression, random forest, and LSTM networks 원문보기

Journal of Korea Water Resources Association = 한국수자원학회논문집, v.54 no.9, 2021년, pp.667 - 680  

전종안 (APEC 기후센터 기후사업본부 예측기술과) ,  이현주 (APEC 기후센터 기후사업본부 기후분석과) ,  임슬희 (APEC 기후센터 기후사업본부 기후분석과) ,  김대하 (전북대학교, 토목공학과) ,  백상수 (울산과학기술원, 도시환경공학부)

초록
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이 연구의 목적은 서리 발생일과 무상일 기간의 특성을 분석하고 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트, Long-short Term Memory (LSTM) 기법을 활용하여 서리발생 예측모델을 개발하고 평가하는데 있다. 수원, 청주, 광주 지점에서 봄철과 가을철 서리발생 예측모델 개발을 위한 기상변수들을 수집하였으며, 수집기간은 1973년부터 2019년까지이다. 프리시전(precision), 리콜(Recall), f-1 스코어와, AUC 및 Reliability Diagram과 같은 그래피컬 평가기법을 이용해 서리발생 예측모델을 평가하였다. 봄철과 가을철 모두 서리발생일이 줄어드는 경향성(유의수준: 0.01)을 보였다. 0.9 이상의 높은 AUC 값에도 불구하고, 신뢰도는 일정한 값을 보여주지는 않았다. 서리발생일 측뿐만 아니라, 초상일과 종상일을 정확히 예측할 수 있도록 모형 개선이 필요해 보이며, 다른 지역의 더 많은 지점에서 동일한 기법을 적용해 보는 연구가 필요해 보인다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

We investigated changes in frost days and frost-free periods and to comparatively assess frost event prediction models developed using logistic regression (LR), random forest (RF), and long short-term memory (LSTM) networks. The meteorological variables for the model development were collected from ...

주제어

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참고문헌 (27)

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