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Savitzky-Golay 필터와 미분을 활용한 LSTM 기반 지하수 수위 예측 모델의 성능 비교
Performance Comparison of LSTM-Based Groundwater Level Prediction Model Using Savitzky-Golay Filter and Differential Method 원문보기

반도체디스플레이기술학회지 = Journal of the semiconductor & display technology, v.22 no.3, 2023년, pp.84 - 89  

송근산 (건양대학교 의공학부) ,  송영진 (건양대학교 의공학부)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In water resource management, data prediction is performed using artificial intelligence, and companies, governments, and institutions continue to attempt to efficiently manage resources through this. LSTM is a model specialized for processing time series data, which can identify data patterns that ...

주제어

#Water resource management   #Artificial intelligence   #LSTM   #Time series data   #Groundwater level data   #Data pre-processing  

참고문헌 (7)

  1. Son, H.S., "Governance study of intelligent information？society by digital transformation", Study of Public Law,？Series 49 No. No. 3, pp. 205, 2021. 

  2. Sun, J.W., "Legislative tasks related to the 'AI Intelligent？Government' to promote the Korean version of the New？Deal", Digital New Deal Issue Brief, pp. 2, 2020. 

  3. Zhang, Z., Zhu, Y., Zhang, X., Ye, M., and Yang, J.,？"Developing a Long Short-Term Memory (LSTM)？based model for predicting water table depth in？agricultural area." Journal of Hydrology, Vol. 561, pp.？918-929, 2018. 

  4. Tran, Q., and Song, S., "Water level forecasting based？on deep learning: A use case of trinity river-Texas-The？United States." The Journal of Korean Institute of？Information Scientists and Engineers, Vol. 44, No. 6, pp.？607-612, 2017. 

  5. Helmus, J., "TensorFlow in Anaconda", https://www.anaconda.com/bolg/developer-blog/tensorflow-in-anaconda, 2018. 

  6. Chollet, F., "Deep Learning with Python. Manning？Publications", p. 384., 2017. 

  7. NVIDIA., NVIDIA Tesla P100 Whitepaper. NVIDIA, p. 45. 2016. 

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