Proceedings of the KIEE Conference (대한전기학회:학술대회논문집)
- 2015.07a
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- Pages.1353-1354
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- 2015
Development of SVR model for Visibility Forecasting by using Feature Selection based on Genetic Algorithm
유전 알고리즘 기반의 특징선택을 이용한 SVR 모델의 시정 예측 모델 개발
- Lim, Sung-Joon (National Institute of Meteorological Research) ;
- Ahn, Kwang-Deuk (National Institute of Meteorological Research) ;
- Ha, Jong-Chul (National Institute of Meteorological Research) ;
- Lim, Eun-Ha (National Institute of Meteorological Research) ;
- Lee, Yong Hee (National Institute of Meteorological Research) ;
- Oh, Sung-Kwun (The University of Suwon)
- Published : 2015.07.15
Abstract
본 연구에서는 관측자료 기반의 안개 예보를 수행하기 위해 특징선택을 이용한 SVR 회귀분석 기반 시정 예측 가이던스를 개발하였다. 예측에 필요인자를 사전에 선택하는 유전알고리즘 기반의 최적화 방법을 적용하여, 관측된 여러 기상인자의 입력인자 중 실제 시정을 예측하기 위한 입력인자를 선택하여 준다. 지점별 안개발생에 필요한 입력인자 및 예측 모델을 구성하여 통합적인 예측 모델이 아닌 각 지점에 최적화된 정보를 제공할 수 있도록 예측을 수행한다. 자료의 수집 특성상 3시간 간격으로 3시간 예보를 위한 시정을 예측하고, 예측 모델의 검증을 위해 현업의 수치모델 기반의 시정예측 정보와의 비교를 통해 실제 안개 시점에 대해 비교 분석하였고 그 결과를 통해 긍정적인 효과를 보였다. 예측모델을 적용하여 지도에 예측시정 정보를 제공하는 표출 시스템을 통해 실시간 가이던스를 제공하고자 연구를 수행하였다.
Keywords