• 상하수도학회지
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• 제18권6호
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• pp.758-769
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• 2004

The trends and seasonalities of most time series have a large variability. The result of the Singular Spectrum Analysis(SSA) processing is a decomposition of the time series into several components, which can often be identified as trends, seasonalities and other oscillatory series, or noise components. Generally, forecasting by the SSA method should be applied to time series governed (may be approximately) by linear recurrent formulae(LRF). This study examined forecasting ability of SSA-LRF model. These methods are applied to daily water demand data. These models indicate that most cases have good ability of forecasting to some extent by considering statistical and visual assessment, in particular forecasting validity shows good results during 15 days.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권2B호
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• pp.131-137
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• 2006

본 연구에서는 기존 매개변수적 수문시계열 예측모형을 보완하고자 Singular Spectrum Analysis(SSA)와 Linear Recurrent Formula를 결합한 모형을 제안하였다. SSA는 주로 시계열에 내재해 있는 구성성분을 추출하기 위한 목적으로 많이 이용되고 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 엘니뇨 및 라니냐 등의 기상현상과 수문사상의 상관성 분석에 주로 적용되고 있는 SSA와 시계열 예측을 위해서 Linear Recurrence Formula를 결합한 예측 모형을 월단위의 수위와 유입량 시계열 자료를 대상으로 적용성 및 타당성을 검토해 보았다. 모형을 통해 수문시계열을 모의한 결과 전체적인 통계적인 특성 및 시각적인 검토에서 실측자료와 매우 유사한 모의가 가능하였으며 실측 자료를 바탕으로 Blind Forecasting을 실시한 결과 2가지 예에서 모두 1년 정도의 예측구간에서 합리적인 결과를 제시하여 주었다. 따라서 단기예측을 수문모형으로서 적용이 가능할 것으로 사료된다.