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Short-Term Water Demand Forecasting Algorithm Using AR Model and MLP

AR모델과 MLP를 이용한 단기 물 수요 예측 알고리즘 개발

  • 최기선 (한국수자원공사 K-water 교육원) ;
  • 유철 (한국수자원공사 전북지역본부) ;
  • 진력민 (한국수자원공사 전북지역본부) ;
  • 유성근 (한국수자원공사 전남지역본부) ;
  • 전명근 (충북대학교 전기전자컴퓨터공학부)
  • Received : 2009.07.20
  • Accepted : 2009.09.20
  • Published : 2009.10.25

Abstract

In this paper, we develope a water demand forecasting algorithm using AR(Auto-regressive) and MLP(Multi-layer perceptron). To show effectiveness of the proposed method, we analyzed characteristics of time-series data collected in "A" purification plant at Jeon-Buk province during 2007-2008, and then performed the proposed method with various input factors selected through various analyses. As noted in experimental results, the performance of three types model such as multi-regressive, AR(Auto-regressive), and AR+MLP(Auto-regressive + Multi-layer perceptron) show 5.1%, 3.8%, and 3.6% with respect to MAPE(Mean Absolute Percentage Error), respectively. Thus, it is noted that the proposed method can be used to predict short-term water demand for the efficient operation of a water purification plant.

본 논문은 비선형 특성을 내재한 물 수요예측을 위하여 기존의 시계열 자기회귀 알고리즘과 다층신경망 학습방법을 결합한 단기 물 수요 예측 알고리즘을 개발하였다. 제시된 방법을 검증하기 위한 사례연구로 2007년도와 2008년도 전북지역의 광역상수도 A정수장에서 취득된 데이터를 활용하여 알고리즘 구축 및 제안 방법의 정확도를 분석하였다. 실험 결과 다중회귀모델은 MAPE가 5.1%, AR모델은 3.8%, 제안된 방법인 AR+MLP 모델은 3.6%로 나타나 성능이 우수한 것으로 나타났다. 따라서 제안된 방법을 사용할 경우 정수장에서 단기 물 수요예측에 유용하게 활용할 수 있음을 보였다.

Keywords

References

  1. 유명진, 구자용, 구윤회, 김신걸, '선형 및 비선형모델을 이용한 시간별 물수요량의 예측,' 대한환경공학회지, Vol. 26, No. 3, pp. 277-283, 2004
  2. 권현한, 문영일, 'SSA를 이용한 일 단위 물수요량단기 예측에 관한 연구,' 상하수도학회지, Vol. 18, No. 6, pp. 758-769, 2004
  3. S.L. Zhou, T.A. McMahon, A. Walton, J. Lewis, 'Forecasting operational demand for an urban water supply zone,' Journal of Hydrology, vol. 259, pp189-202, 2002 https://doi.org/10.1016/S0022-1694(01)00582-0
  4. 박영진, 전건욱, 'ARIMA를 이용한 항공기 수리부속의 수요예측,' 한국국방경제분석학회, Vol. 34, No. 2, pp. 79-101, 2008
  5. 남봉우, 송경민, 김규호, 차준민, ' 다중회귀분석법을 이용한 지역전력수요예측 알고리즘,' 한국조명전기설비학회, Vol. 22, No. 2, pp. 63-70, 2008 https://doi.org/10.5207/JIEIE.2008.22.2.063
  6. 김신걸, 변신숙, 김영상, 구자용, '시스템 다이내믹스법을 이용한 서울특별시의 장기 물수요예측,' 상하수도학회지, Vol. 20, No. 2, pp. 187-196, 2006
  7. 강일환, 이경훈, 문병석, 김미정, '결합 유전자 알고리즘을 이용한 상수도 단기 급수량 예측,' 대한상하수도학회.한국물환경학회 2005 공동 추계학술발표회 논문집 pp. 620-625, 2005
  8. Inmaculada Pulido-Calvo, Juan Carlos Gutierrez -Estrada, 'Improved irrigation water demand forecasting using a soft-computing hybrid model,' Biosystems Engineering, Vol. 102, No. 2, pp. 202-218, 2009 https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2008.09.032
  9. Mehmet Ali Yurdusev, Mahmut Firat, 'Adaptive neuro fuzzy inference system approach for municipal water consumption modeling: An application to Izmir, Turkey,' Journal of Hydrology, Vol. 365, pp. 225-234, 2009 https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2008.11.036
  10. 김태순, 'Soft Computing 기법을 활용한 유량예측,' 물과 미래, Vol. 40, No. 7, pp. 47-60, 2007
  11. 김두섭, 회귀분석의 이론과 응용, 나남출판사, 1993
  12. 환경부, 2007 상수도 통계, 2008
  13. 한국수자원공사, 정읍시 지방상수도 유수율 제고 민자유치 시범사업 및 운영효율화 사업 2008년도 운영실적, 2009

Cited by

  1. Abnormal data refinement and error percentage correction methods for effective short-term hourly water demand forecasting vol.12, pp.6, 2014, https://doi.org/10.1007/s12555-014-0001-z