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문제 정의
- 본 논문에서는 태풍의 산로와 세기틀 ES BLRNN을 이용해 예측하였다. 기존의 방법인 수치모델이나, CUPER 모델을 사용함에 있어서, 통계적 방법인 CLIPER모델은 예측성능면에서 수치모델보다 a 성능이 떨어지고, 반면에 수치모델은 성능은 CLIPER모델에 비해 우수하나 슈퍼컴퓨터 (Cray-2S, FUSITSU)를 이용하여야만 예보가 가능한 제약점율 가지고 있다.
가설 설정
- 필요가 있다.〔7〕각각의 데이터는 편차와 평균치 가서로 다르므로 신경망을 적용할 경우 평귤치가 큰 데이터에 가중치가 많이 적용되어진다. 그러므로 각 데이터를 0에 가까운 값에서부터 1에 가까운 값으로 mapping하여 그 편차 및 평균치를 거의 동일하게 적용, 데이터 상호간에 그 편차 혹은 평균치로 인한 잘못된 학습이 진행됨을 막을 수 있다.
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