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문제 정의
- 훈련 데이터 생성을 위해 예측 목표값인 시정을 대상으로 회귀 모델을 생성하는데, 여기서 예측하고자 하는 대상은 시정이 좋지 않은 시간을 목표로 한다. 하지만 한반도의 안개가 발생하는 시간은 극히 짧아 전체 시간에 대해 훈련을 수행하면 시정이 좋은 상황에 대해서 적합화될 위험이 있다.
- SVR 기법의 예측 모델을 구축하기 위해 1989~2010년의 자료에 대해 학습을 수행하였고, 2011~2014년 8월의 기간에 대해 검증을 수행하였다. 예측 대상은 안개의 상황으로 에상되는 시정값이기 때문에, 시정이 1km 미만으로 떨어지는 상황을 대상으로 예측성을 확인하고자 하였다. 훈련데이터는 NMIFS_GA의 특징선택을 수행하였는데 GA의 파라미터 설정은 다음 표와 같고, 특징선택의 수행에 따른 선택된 입력인자의 선택률은 다음 그림과 같다.
- 이를 실제 안개 상황에 대해 시정 예측한 결과를 비교하기 위해 현업으로 표출하는 시계열 데이터와 비교 분석해 보았다. 또한 이를 실제 지도상에 표출하는 시스템을 적용하여 예측 시정에 대한 정보를 제공하고자 한다.
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