This paper forecasts electricity demand as a critical element of a demand management system in Smart Grid environment. We present a prediction method of using a combination of predictive values by time series clustering. Periodogram-based normalized clustering, predictive analysis clustering and dynamic time warping (DTW) clustering are proposed for time series clustering methods. Double Seasonal Holt-Winters (DSHW), Trigonometric, Box-Cox transform, ARMA errors, Trend and Seasonal components (TBATS), Fractional ARIMA (FARIMA) are used for demand forecasting based on clustering. Results show that the time series clustering method provides a better performances than the method using total amount of electricity demand in terms of the Mean Absolute Percentage Error (MAPE).
In this article, several types of hybrid forecasting models are suggested. In particular, hybrid models using the generalized additive model (GAM) are newly suggested as an alternative to those using neural networks (NN). The prediction performances of various hybrid and non-hybrid models are evaluated using simulated time series data. Five different types of seasonal time series data related to an additive or multiplicative trend are generated over different levels of noise, and applied to the forecasting evaluation. For the simulated data with only seasonality, the autoregressive (AR) model and the hybrid AR-AR model performed equivalently very well. On the other hand, if the time series data employed a trend, the SARIMA model and some hybrid SARIMA models equivalently outperformed the others. In the comparison of GAMs and NNs, regarding the seasonal additive trend data, the SARIMA-GAM evenly performed well across the full range of noise variation, whereas the SARIMA-NN showed good performance only when the noise level was trivial.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.63
no.6
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pp.131-140
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2021
It is becoming more important to utilize reclaimed lands in South Korea, due to the increasing competition for its usage among different sectors. However, the high groundwater level and poor permeability are exposing them to deterioration by salinization. Salinization is difficult to predict because the pattern changes according to various characteristics of soil and groundwater. In this study, the capillary rising time was studied by the water content profile in the soil. The prediction equation of soil salinity was developed based on simulation result of the CHEMFLO model. to enable prediction considering various soil water content and groundwater level. The two terms constituting the equation showed the coefficients of determination of 0.9816 and 0.9824, respectively. Using the prediction equation of the study, the surface salinity can be easily predicted from the initial surface salinity and the salinity of the groundwater. In the future, more precise predictions will be possible with the results of studies on the hydraulic characteristics of various reclaimed soils, changes in water content profile by seasonal and climate events.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.373-373
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2021
Rainfall forecasting is an important issue that is applied in many areas, such as agriculture, flood warning, and water resources management. In this context, this study proposed a statistical and machine learning-based forecasting model for monthly rainfall. The Bayesian Gaussian process was chosen to optimize the hyperparameters of the Stacked Long Short-term memory (SLSTM) model. The proposed SLSTM model was applied for predicting monthly precipitation of Seoul station, South Korea. Data were retrieved from the Korea Meteorological Administration (KMA) in the period between 1960 and 2019. Four schemes were examined in this study: (i) prediction with only rainfall; (ii) with deseasonalized rainfall; (iii) with rainfall and minimum temperature; (iv) with deseasonalized rainfall and minimum temperature. The error of predicted rainfall based on the root mean squared error (RMSE), 16-17 mm, is relatively small compared with the average monthly rainfall at Seoul station is 117mm. The results showed scheme (iv) gives the best prediction result. Therefore, this approach is more straightforward than the hydrological and hydraulic models, which request much more input data. The result indicated that a deep learning network could be applied successfully in the hydrology field. Overall, the proposed method is promising, given a good solution for rainfall prediction.
Grzesiak, Wilhelm;Zaborski, Daniel;Szatkowska, Iwona;Krolaczyk, Katarzyna
Animal Bioscience
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v.34
no.4
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pp.770-782
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2021
Objective: The aim of the present study was to compare the effectiveness of three approaches (the seasonal auto-regressive integrated moving average [SARIMA] model, the nonlinear autoregressive exogenous [NARX] artificial neural networks and Wood's model) to the prediction of milk yield during lactation. Methods: The dataset comprised monthly test-day records from 965 Polish Holstein-Friesian Black-and-White primiparous cows. The milk yields from cows in their first lactation (from 5 to 305 days in milk) were used. Each lactation was divided into ten lactation stages of approximately 30 days. Two age groups and four calving seasons were distinguished. The records collected between 2009 and 2015 were used for model fitting and those from 2016 for the verification of predictive performance. Results: No significant differences between the predicted and the real values were found. The predictions generated by SARIMA were slightly more accurate, although they did not differ significantly from those produced by the NARX and Wood's models. SARIMA had a slightly better performance, especially in the initial periods, whereas the NARX and Wood's models in the later ones. Conclusion: The use of SARIMA was more time-consuming than that of NARX and Wood's model. The application of the SARIMA, NARX and Wood's models (after their implementation in a user-friendly software) may allow farmers to estimate milk yield of cows that begin production for the first time.
The ocean is linked to long-term climate variability, but there are very few methods to assess the short-term performance of forecast models. This study analyzes the short-term prediction performance regarding ocean temperature and salinity of the Global Seasonal prediction system version 5 (GloSea5). GloSea5 is a historical climate re-creation (2001-2010) performed on the 1st, 9th, 17th, and 25th of each month. It comprises three ensembles. High-resolution hindcasts from the three ensembles were compared with the Array for Real-Time Geostrophic Oceanography (ARGO) float data for the period 2001-2010. The horizontal position was preprocessed to match the ARGO float data and the vertical layer to the GloSea5 data. The root mean square error (RMSE), Brier Score (BS), and Brier Skill Score (BSS) were calculated for short-term forecast periods with a lead-time of 10 days. The results show that sea surface temperature (SST) has a large RMSE in the western boundary current region in Pacific and Atlantic Oceans and Antarctic Circumpolar Current region, and sea surface salinity (SSS) has significant errors in the tropics with high precipitation, with both variables having the largest errors in the Atlantic. SST and SSS had larger errors during the fall for the NINO3.4 region and during the summer for the East Sea. Computing the BS and BSS for ocean temperature and salinity in the NINO3.4 region revealed that forecast skill decreases with increasing lead-time for SST, but not for SSS. The preprocessing of GloSea5 forecasts to match the ARGO float data applied in this study, and the evaluation methods for forecast models using the BS and BSS, could be applied to evaluate other forecast models and/or variables.
Proceedings of the Korea Committee for Ocean Resources and Engineering Conference
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2004.05a
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pp.210-215
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2004
The Purpose of this study are to develop the simulation(Tank model, Rainfall-runoff model) for the estimation of wily river discharge and for evaluation of wily pollutant loads from the watersheds of the objected basin area. As apply this constructed Tank model to Nakdong river region, we evaluated the wily river discharge of Nakdong river from use-land conditions, precipitation and evaporation data of 3 years(from 1998 to 2000) and investigate the seasonal fluctuation of SS, COD, TN, TP inflowing into Nakdong river. The result shows that summer has high pollutant level than winter in seasonal characteristic and the down stream has high pollutant level than the upper stream. The annual average of SS, COD, TN, TP flawing in Nakdong river(Samranjin) was estimated each 691ton-COD/year, 1854.2ton-SS/year, 382.8ton-TN/year and 13.0ton- TP/year.
Park, Kwang-il;Kwak, In-Gyu;Mun, Sun-Hye;Huh, Jung-Ho
Journal of the Architectural Institute of Korea Structure & Construction
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v.34
no.5
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pp.51-58
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2018
The purpose of this study was to analyze the effect of seasonal change in characteristics of hygiene activity on domestic hot water energy consumption. With 16 residents of 4 households, the data about frequency of hygiene activity and water temperature was collected from February to August, 2017. The results of collected data discovered that the frequency of hygiene activity was higher especially in summer, whereas the consumption of warm water they used was higher in winter. The seasonal change in characteristics of hygiene activity was analyzed to be changed and strongly influenced by outdoor temperature. The influence of characteristics of hygiene activity on hot water consumption was analyzed. There was 13% of difference between consumption that was calculated taking characteristics of hygiene activity into account and consumption that was not. Therefore, this study suggested hygiene activity schedule, hot water profile and hot water consumption pattern, which can be utilized for improving simulation as well.
Proceedings of the Korea Committee for Ocean Resources and Engineering Conference
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2000.10a
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pp.159-164
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2000
In order to clarify the seasonal variation of residual current and material transportation process in Hiroshima Bay, JAPAN, the real-time simulation of residual current and particle tracking by using Euler-Lagrange model were carried out. The calculated tidal current and water temperature and salinity showed good agreement with the observed ones. The residual currents showed the southward flow pattern at the upper layer, and the northward flow pattern at the lower layer. The flow structure of residual current in Hiroshima Bay is an estuarine circulation affected by density flow and wind driven current. The residual current plays an improtant role of material transportation in th bay.
watershed Model by mathematical formulation is one of the powerful tool to analyze the hydrologic process in a watershed. The seasonal watershed model is one of the mathematial model from which the monthly streamflow can be simulated and forcasted for given precipitaion data. This model also enables us to compute the monthly runoff at each subbgasin when the basin is subdivided into several small subbasins. The computation of runoff volume makes a Prediction of the areal distirbution of runoff volume for a given precipitation data. Several basins in Han River basin were chosen to simulate the monthly runoff and compute the runoff at each subbasin. A simple logarithmic regression were conducted between runoff ratio and area ratio. The correlation was very high and the equation can be used for prediciting flood volume when flood at downstream gaging station is know.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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