Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference (한국수자원학회:학술대회논문집)
- 2015.05a
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- Pages.606-609
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- 2015
River stage forecasting models using support vector regression and optimization algorithms
Support vector regression과 최적화 알고리즘을 이용한 하천수위 예측모델
- Published : 2015.05.27
Abstract
본 연구에서는 support vector regression (SVR) 및 매개변수 최적화 알고리즘을 이용한 하천수위 예측모델을 구축하고 이를 실제 유역에 적용하여 모델 효율성을 평가하였다. 여기서, SVR은 하천수위를 예측하기 위한 예측모델로서 채택되었으며, 커널함수 (Kernel function)로서는 radial basis function (RBF)을 선택하였다. 최적화 알고리즘은 SVR의 최적 매개변수 (C?, cost parameter or regularization parameter;
Keywords
- River stage forecasting;
- Support vector regression;
- Grid search;
- Genetic algorithm;
- Particle swarm optimization;
- Artificial bee colony