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저자정보
정지현 (경북대학교) 차상훈 (경북대학교) 김묘정 (경북대학교) 김광섭 (경북대학교) 임윤진 (국립기상과학원) 이경은 (경북대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제28권 제5호
발행연도
2017.9
수록면
1,125 - 1,132 (8page)

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가뭄의 심도와 빈도가 강해지는 상황에서 가뭄예측을 위한 연구가 지속적으로 이루어지고 있으나 가뭄현상의 시간적 변동이 비선형적이며 복잡하여 단일 모형만으로 예측하기에는 한계가 있다. 이 연구에서는 기상가뭄지수인 표준강수지수 (SPI)와 세계기후지수, 날씨 관련 변수 등과 같은 다양한 설명변수들 사이의 관계를 설명할 선형 모형과 가법 모형을 먼저 구축한 후 앙상블 기법 중 확률 기울기 하강 (stochastic gradient descent; SGD) 방법을 이용하여 가중치를 설정하는 결합모형을 구축하였다. 우리나라 14개 지역에 대한 1954년 ∼ 2013년 자료를 이용하여 모형을 구축하고 2014년 ∼2015년 자료를 이용하여 모형의 성능을 비교하였다. 그 결과 14개 지역 중 8개 지역에 대하여 개별모형에 비해 결합 모형의 성능이 좋았으며 가뭄 예측이 개선되었다.
#가뭄예측 #가법모형 #앙상블 기법 #확률 기울기 하강 방법 #Additive model #drought forecast #ensemble learning #stochastic gradient descent

목차

요약
1. 서론
2. 자료 및 방법
3. 분석결과
4. 결론
References
Abstract

참고문헌 (7)

참고문헌 신청
Clarke, B. (2003). Comparing bayes model averaging and stacking when model approximation error cannot be ignored. Journal of Machine Learning Research, 4, 683-712. Friedman, J. H. and Stuetzle, W. (1981). Projection pursuit regression. Journal of the American Statistical Association, 76, 817-823. Huber, P. J. (1964). Robust estimation of a location parameter. The Annals of Mathematical Statistics, 35, 73-101. Kwak, S. (2014). Comparison of ensemble pruning methods using Lasso-bagging andWAVE-bagging. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 25, 1371-1383. Robbins, H. and Monro, S. (1951). A Stochastic approximation method. The Annals of Mathematical Statistics, 22, 400-407.

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