$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

수질 지수 예측성능 향상을 위한 새로운 인공신경망 옵티마이저의 개발
Development of new artificial neural network optimizer to improve water quality index prediction performance 원문보기

Journal of Korea Water Resources Association = 한국수자원학회논문집, v.57 no.2, 2024년, pp.73 - 85  

류용민 (충북대학교 토목공학과) ,  김영남 (충북대학교 토목공학과) ,  이대원 (충북대학교 토목공학과) ,  이의훈 (충북대학교 토목공학부)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

하천과 저수지의 수질을 예측하는 것은 수자원관리를 위해 필요하다. 높은 정확도의 수질 예측을 위해 많은 연구들에서 인공신경망이 활용되었다. 기존 연구들은 매개변수를 탐색하는 인공신경망의 연산자인 옵티마이저로 경사하강법 기반 옵티마이저를 사용하였다. 그러나 경사하강법 기반 옵티마이저는 지역 최적값으로의 수렴 가능성과 해의 저장 및 비교구조가 없다는 단점이 있다. 본 연구에서는 인공신경망을 이용한 수질 예측성능을 향상시키기 위해 개량형 옵티마이저를 개발하여 경사하강법 기반 옵티마이저의 단점을 개선하였다. 본 연구에서 제안한 옵티마이저는 경사하강법 기반 옵티마이저 중 학습오차가 낮은 Adaptive moments (Adam)과 Nesterov-accelerated adaptive moments (Nadam)를 Harmony Search(HS) 또는 Novel Self-adaptive Harmony Search (NSHS)와 결합한 옵티마이저이다. 개량형 옵티마이저의 학습 및 예측성능 평가를 위해 개량형 옵티마이저를 Long Short-Term Memory (LSTM)에 적용하여 국내의 다산 수질관측소의 수질인자인 수온, 용존산소량, 수소이온농도 및 엽록소-a를 학습 및 예측하였다. 학습결과를 비교하면, Nadam combined with NSHS (NadamNSHS)를 사용한 LSTM의 Mean Squared Error (MSE)가 0.002921로 가장 낮았다. 또한, 각 옵티마이저별 4개 수질인자에 대한 MSE 및 R2에 따른 예측순위를 비교하였다. 각 옵티마이저의 평균 순위를 비교하면, NadamNSHS를 사용한 LSTM이 2.25로 가장 높은 것을 확인하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Predicting water quality of rivers and reservoirs is necessary for the management of water resources. Artificial Neural Networks (ANNs) have been used in many studies to predict water quality with high accuracy. Previous studies have used Gradient Descent (GD)-based optimizers as an optimizer, an op...

주제어

표/그림 (21)

참고문헌 (38)

  1. Akkoyunlu, A., and Akiner, M.E. (2010). "Feasibility assessment of?data-driven models in predicting pollution trends of Omerli?Lake, Turkey." Water Resources Management, Vol. 24, No.?13, pp. 3419-3436. 

  2. Babu, C.N., and Reddy, B.E. (2014). "A moving-average filter based?hybrid ARIMA-ANN model for forecasting time series data."?Applied Soft Computing, Vol. 23, pp. 27-38. 

  3. Cai, Q., Zhang, D., Zheng, W., and Leung, S.C. (2015). "A new fuzzy?time series forecasting model combined with ant colony?optimization and auto-regression." Knowledge-Based Systems,?Vol. 74, pp. 61-68. 

  4. Cao, X., Liu, H., and Chen, N. (1997). "Classification of Cm I energy?levels using PCA-BPN and PCA-NLM." Chemical Physics,?Vol. 220, No. 3, pp. 289-297. 

  5. Chen, Y., Song, L., Liu, Y., Yang, L., and Li, D. (2020). "A review?of the artificial neural network models for water quality prediction." Applied Sciences, Vol. 10, No. 17, 5776. 

  6. Choi, Y.H., Eghdami, S., Ngo, T.T., Chaurasia, S.N., and Kim, J.H.?(2019). "Comparison of parameter-setting-free and self-adaptive harmony search." Proceedings Harmony Search and Nature?Inspired Optimization Algorithms, Singapore, pp. 105-112. 

  7. Dogan, E., Ates, A., Yilmaz, C., and Eren, B. (2008). "Application of?artificial neural networks to estimate wastewater treatment?plant inlet biochemical oxygen demand." Environmental Progress, Vol. 27, No. 4, pp.439-446. 

  8. Faruk, D.O. (2010). "A hybrid neural network and ARIMA model for?water quality time series prediction." Engineering Applications?of Artificial Intelligence, Vol. 23, No. 4, pp. 586-594. 

  9. Folorunso, T.A., Aibinu, A.M., Kolo, J.G., Sadiku, S.O., and Orire,?A.M. (2018). "Effects of data normalization on water quality?model in a recirculatory aquaculture system using artificial?neural network." I-manager's Journal on Pattern Recognition,?Vol. 5, No. 3, 21. 

  10. Geem, Z.W. (2006). "Optimal cost design of water distribution networks using harmony search." Engineering Optimization, Vol.?38, No. 3, pp. 259-277. 

  11. Geem, Z.W., Kim, J.H., and Loganathan, G.V. (2001). "A new heuristic optimization algorithm: Harmony search." Simulation, Vol.?76, No. 2, pp. 60-68. 

  12. Hasan, H., and Tahir, N.M. (2010). "Feature selection of breast?cancer based on principal component analysis." In 2010 6th?International Colloquium on Signal Processing & its Applications, Malacca, Malaysia, pp. 1-4. 

  13. Hochreiter, S., and Schmidhuber, J. (1997). "Long short-term memory." Neural Computation, Vol. 9, No. 8, pp. 1735-1780. 

  14. Jin, L., Kuang, X., Huang, H., Qin, Z., and Wang, Y. (2005). "Study?on the overfitting of the artificial neural network forecasting?model." Acta Meteorologica Sinica, Vol. 19, No. 2, 216. 

  15. Joo, D.S., Choi, D.J., and Park, H. (2000). "The effects of data preprocessing in the determination of coagulant dosing rate."?Water Research, Vol. 34, No. 13, pp. 3295-3302. 

  16. Joo, G., Park, C., and Im, H. (2020). "Performance evaluation of machine learning optimizers." Journal of Institute of Korean?Electrical and Engineers, Vol. 24, No, 3, pp. 766-776. 

  17. Khatri, P., Gupta, K.K., and Gupta, R.K. (2021). "Drift compensation?of commercial water quality sensors using machine learning to?extend the calibration lifetime." Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, Vol. 12, pp. 3091-3099. 

  18. Lee, W.J., and Lee, E.H. (2022a). "Runoff prediction based on the?discharge of pump stations in an urban stream using a modified?multi-layer perceptron combined with meta-heuristic optimization." Water, Vol. 14, No. 1, 99. 

  19. Lee, W.J., and Lee, E.H. (2022b). "Improvement of multi layer perceptron performance using combination of gradient descent?and harmony search for prediction of ground water level."?Journal of Korea Water Resources Association, Vol. 55, No. 11, pp. 903-911. 

  20. Li, L., Jiang, P., Xu, H., Lin, G., Guo, D., and Wu, H. (2019). "Water?quality prediction based on recurrent neural network and?improved evidence theory: a case study of Qiantang River,?China." Environmental Science and Pollution Research, Vol.?26, No. 19, pp. 19879-19896. 

  21. Lu, H., and Ma, X. (2020). "Hybrid decision tree-based machine?learning models for short-term water quality prediction."?Chemosphere, Vol. 249, 126169. 

  22. Luo, K. (2013). "A novel self-adaptive harmony search algorithm."?Journal of Applied Mathematics, Vol. 2013, pp. 1-16. 

  23. Manjarres, D., Landa-Torres, I., Gil-Lopez, S., Del Ser, J., Bilbao,?M.N., Salcedo-Sanz, S., and Geem, Z.W. (2013). "A survey on?applications of the harmony search algorithm." Engineering?Applications of Artificial Intelligence, Vol. 26, No. 8, pp. 1818-1831. 

  24. McCulloch, W.S., and Pitts, W. (1943). "A logical calculus of the?ideas immanent in nervous activity." The Bulletin of Mathematical Biophysics, Vol. 5, No. 4, pp. 115-133. 

  25. Mok, J.Y., Choi, J.H., and Moon, Y.I. (2020). "Prediction of multipurpose dam inflow using deep learning." Journal of Korea?Water Resources Association, Vol. 53, No. 2, pp. 97-105. 

  26. Nawi, N.M., Atomi, W.H., and Rehman, M.Z. (2013). "The effect of?data pre-processing on optimized training of artificial neural?networks." Procedia Technology, Vol. 11, pp. 32-39. 

  27. Pan, Q.K., Suganthan, P.N., Tasgetiren, M.F., and Liang, J.J. (2010).?"A self-adaptive global best harmony search algorithm for?continuous optimization problems." Applied Mathematics and?Computation, Vol. 216, pp. 830-848. 

  28. Park, S.Y., Choi, J.H., Wang, S., and Park, S.S. (2006). "Design of a?water quality monitoring network in a large river system using?the genetic algorithm." Ecological modelling, Vol. 199, No. 3,?pp. 289-297. 

  29. Rosenblatt, F. (1958). "The perceptron: A probabilistic model for?information storage and organization in the brain." Psychological Review, Vol. 65, No. 6, 386. 

  30. Rumelhart, D.E., Hinton, G.E., and Williams, R.J. (1986). "Learning?representations by back-propagating errors." Nature, Vol.?323, No. 6088, pp. 533-536. 

  31. Ryu, Y.M., and Lee, E.H. (2022). "Application of neural networks to?predict Daecheong Dam water levels." Journal of the Korean?Society of Hazard Mitigation, Vol. 22, No. 1, pp. 67-78. 

  32. Sedki, A., Ouazar, D., and El Mazoudi, E. (2009). "Evolving neural?network using real coded genetic algorithm for daily rainfall-runoff forecasting." Expert Systems with Applications, Vol.?36, No. 3, pp. 4523-4527. 

  33. Wang, T.S., Tan, C.H., Chen, L., and Tsai, Y.C. (2008). "Applying?artificial neural networks and remote sensing to estimate chlorophyll-a concentration in water body." Proceedings of the?2008 2nd International Symposium Intelligent Information?Technology Application IITA, Shanghai, China, pp. 540-544. 

  34. Wang, Y., Zhou, J., Chen, K., Wang, Y., and Liu, L. (2017). "Water?quality prediction method based on LSTM neural network."?Proceedings 2017 12th International Conference on Intelligent?Systems and Knowledge Engineering, Nanjing, China, pp. 1-5. 

  35. Xiang, Y., and Jiang, L. (2009). "Water quality prediction using LSSVM and particle swarm optimization." Proceedings 2009?Second International Workshop on Knowledge Discovery and?Data Mining, Moscow, Russia, pp. 900-904. 

  36. Zare, A., Bayat, V., and Daneshkare, A. (2011). "Forecasting nitrate?concentration in groundwater using artificial neural network?and linear regression models." International Agrophysics, Vol.?25, No. 2, pp. 187-192. 

  37. Zhang, L., Zou, Z., and Shan, W. (2017). "Development of a method?for comprehensive water quality forecasting and its application?in Miyun reservoir of Beijing, China." Journal of Environmental Sciences, Vol. 56, pp. 240-246. 

  38. Zheng, L., Wang, H., Liu, C., Zhang, S., Ding, A., Xie, E., Li, J., and?Wang, S. (2021). "Prediction of harmful algal blooms in large?water bodies using the combined EFDC and LSTM models."?Journal of Environmental Management, Vol. 295, 113060. 

섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로