• 제목/요약/키워드: 예측오차제곱합

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공간시계열 자료에 대한 STARMA 모형과 STBL 모형의 예측력 비교 (A Comparison on Forecasting Performance of STARMA and STBL Models with Application to Mumps Data)

  • 이성덕;이응준;박용석;주재선;이건명
    • 응용통계연구
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    • 제20권1호
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    • pp.91-102
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    • 2007
  • 본 논문은 공간시계열 자기회귀 이동평균(STARMA) 모형과 공간 시계열 중선형(STBL) 모형에 대해 식별, 추정, 예측 등의 통계적 절차와 특징들을 논하고, 두 모형을 비교하는데 목적이 있다. 사례 연구를 위 해 2001년부터 2006년까지 8개 지역으로부터 보고된 월별 Mumps 자료를 사용했고, 예측오차제곱합(SSF)을 활용하여 두 모형의 적합도를 비교하였다.

시계열 분석을 이용한 가스사고 발생 예측 연구 (The Study of Prediction Model of Gas Accidents Using Time Series Analysis)

  • 이수경;허영택;신동일;송동우;김기성
    • 한국가스학회지
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    • 제18권1호
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    • pp.8-16
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    • 2014
  • 본 연구에서는 국내에서 발생한 가스사고를 분석하여 가스사고의 건수예측모델에 대하여 제시하였다. 가스사고 건수를 예측하기 위하여 단순이동평균법(3,4,5기간), 가중이동평균법 및 지수평활법을 적용해 본 결과, 4기간 이동평균법과 가중이동평균법에 의한 모델의 평균오차제곱합이 44.4와 43으로 가장 정확성이 높은 것으로 나타났다. 가스사고 발생건수 예측시스템을 개발함으로서 가스사고 예방활동에 적극 활용할 수 있을 것이다.

Support Vector Machine과 상태공간모형을 이용한 단변량 수문 시계열의 동역학적 비선형 예측모형 (Dynamic Nonlinear Prediction Model of Univariate Hydrologic Time Series Using the Support Vector Machine and State-Space Model)

  • 권현한;문영일
    • 대한토목학회논문집
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    • 제26권3B호
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    • pp.279-289
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    • 2006
  • 최근에 수문시계열로부터 저차원의 비선형 거동을 재구성하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 Support Vector Machine(SVM)을 이용하여 우수한 상태-공간 재구성 능력을 갖는 비선형 예측모형을 구성하여 Great Salt Lake(GSL) Volume에 적용하였다. SVM은 Kernel 함수로부터 유도된 고차원의 특성공간 안에서 선형함수의 가상공간을 이용하는 Machine Learning 방법론이다. 또한 SVM은 훈련자료로부터 얻어지는 평균제곱오차가 아닌 일반화된 오차를 최소화함으로써 상대적으로 기존 방법에 비해 적은 수의 매개변수와 과적합(over fitting)을 피하면서 비선형 함수의 최적화가 가능하다. 본 연구에서 제시한 SVM 회귀분석의 적용성은 미국의 GSL의 2주 간격 Volume을 대상으로 검토하였다. SVM을 이용한 비선형 예측모형은 GSL Volume의 2주(1-Step), 8주(4-Step)와 반복예측(Iterated Prediction, 121-Step)까지 적용되었다. 본 연구에서는 극치사상 즉, 급격한 감소 및 증가 구간을 예측하는데 있어서 훈련구간과 예측구간을 구분하여 모형의 신뢰성을 평가하였다. 예측결과SVM은 훈련자료로부터 적은 수의 관측치를 이용하여 동역학적 거동을 추출할 수 있었으며 실제 관측자료와 거의 유사한 예측이 가능함을 통계적 지표로 확인할 수 있었다. 따라서 비선형 수문시계열의 단기 예측을 위한 모형으로 적용이 가능할 것으로 판단된다.

폐기물로부터 메탄발생량 예측을 위한 Sigmoidal 식과 1차 반응식의 통계학적 평가 (Statistical Evaluation of Sigmoidal and First-Order Kinetic Equations for Simulating Methane Production from Solid Wastes)

  • 이남훈;박진규;정새롬;강정희;김경
    • 유기물자원화
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    • 제21권2호
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    • pp.88-96
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    • 2013
  • 본 연구의 목적은 고형폐기물의 메탄발생 특성을 나타내기 위한 1차 반응식과 S형태 식들의 적합성을 평가하는 것이다. S형태 식은 수정 Gompertz와 Logistic 식을 사용하였다. 모델의 적합성을 평가하기 위해 잔차제곱합, 표준제곱근 오차, Akaike's information criterion 등의 통계분석을 실시하였다. AIC (Akaike's information criterion)는 모델의 변수 개수 차이에 따른 모델 적합성을 비교하기 위하여 적용하였다. 1차 반응식의 경우 지체기를 고려하지 않을 때보다 고려하였을 경우 잔차제곱합과 표준제곱근 오차는 감소하는 것으로 나타났다. 그러나 1차 반응식의 경우 S형태 식보다 AIC가 상대적으로 높게 나타났다. 이는 S형태 식이 1차 반응식보다 메탄발생특성을 나타낼 때에 더욱 적합한 것으로 사료된다.

최적 염소 소독 모형의 개발 및 파라미터 연구 (Development of Optimal Chlorination Model and Parameter Studies)

  • 김준현;안수영;박민우
    • 환경영향평가
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    • 제29권6호
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    • pp.403-413
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    • 2020
  • 최적의 염소 소독 전략을 구축하기 위해 8개의 연립 준선형 편미분방정식으로 구성된 수학적 모형이 제안되었다. 다차원 수치 프로그램을 개발하기 위해 상류 가중 유한요소법을 사용하였다. 프로그램은 세 가지 유형의 반응기에서 측정된 농도에 대해 검증되었다. 16개의 실험 결과에 대해 경계 조건 및 반응 속도를 보정하여 측정된 값을 재생시켰다. 모델링 결과로부터 8개의 반응 속도계수가 추정되었다. 반응 속도계수는 pH 및 온도로 표현되었다. 반응 속도계수를 추정하기 위해 수치 오차의 제곱의 합을 최소화하는 자동 최적 알고리즘의 프로그램을 개발하고 모형에 결합하였다. 최종 사용지에서 염소 및 오염물의 농도를 최소화하기 위해서는 정수장의 염소소독공정으로부터 최종 사용지까지의 수질 변화를 모형에 의해 예측하고 이를 기반으로 유입수 수질에 따라 염소소독공정을 운영하는 실시간 예측 제어 시스템이 필요하다. 본 모형을 이용하여 정수장에 이러한 시스템을 구축할 수 있을 것이다.