Kim, Gi Joo;Yoon, Hae Na;Seo, Seung Beom;Kim, Young-Oh
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2018.05a
/
pp.20-20
/
2018
다년동안 지속되는 가뭄현상이 빈번하게 발생하고 있지만, 우리나라에서는 지금까지 장기 가뭄보다 단기 가뭄에 초점을 맞춰 연구가 진행되어 왔다. 다년 가뭄을 반영하지 않고 댐의 저수용량을 평가할 경우, 저수용량이 과소평가될 수 있기 때문에 다년간의 가뭄을 반영한 시계열 모형을 통해 다양한 시나리오를 생성하고 분석해야 한다. 본 연구에서는 2015년부터 2017년까지 장기 가뭄이 발생한 보령댐의 1998년-2017년까지의 관측 월평균 유입량 자료를 바탕으로 Autoregressive Moving Average(ARMA)시계열 모형과 Hurst Coefficient를 추가하여 장기지속성을 반영하도록 개발된 시계열 모형인 Autoregressive Fractionally Integreated Moving Average(ARFIMA)를 사용하여 보령댐 500년 기간의 유입량 자료를 생성하였다. Hurst Coefficient는 Hurst가 제안한 Rescaled Range(R/S)방법 외에도 경험식, 이론식을 모두 사용하여 산정하였다. 생성된 자료가 관측 자료의 장기지속성을 잘 반영하는지에 대한 검증을 위해 관측자료의 누적유입량으로부터 선형 이동평균방법을 사용하여 가뭄기준을 산정하고, 생성한 유입량 자료가 장기가뭄을 반영하고 있는지 판단하였다. 그 결과 가뭄의 장기지속성을 잘 반영하는 시계열 모형을 선정하였으며, 향후 연구를 통해 미래 기후변화 시나리오를 반영한 장기가뭄 분석을 수행할 예정이다.
In this paper, we investigate automatic functions for time series forecasting in R system and compare their performances. For the exponential smoothing models and ARIMA (autoregressive integrated moving average) models, we focus on the representative time series forecasting functions in R: forecast::ets(), forecast::auto.arima(), smooth::es() and smooth::auto.ssarima(). In order to compare their forecast performances, we use M3-Competiti on data consisting of 3,003 time series and adopt 3 accuracy measures. It is confirmed that each of the four automatic forecasting functions has strengths and weaknesses in the flexibility and convenience for time series modeling, forecasting accuracy, and execution time.
In this paper, time series prediction method of photovoltaic power is introduced using seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA). In order to obtain the best fitting model by a time series method in the absence of an environmental sensor, this research was used data below 50% of cloud cover. Three samples were extracted by time intervals from the raw data. After that, the best fitting models were derived from mean absolute percentage error (MAPE) with the minimum akaike information criterion (AIC) or beysian information criterion (BIC). They are SARIMA (1,0,0)(0,2,2)14, SARIMA (1,0,0)(0,2,2)28, SARIMA (2,0,3)(1,2,2)55. Generally parameter of model derived from BIC was lower than AIC. SARIMA (2,0,3)(1,2,2)55, unlike other models, was drawn by AIC. And the performance of models obtained by SARIMA was compared. MAPE value was affected by the seasonal period of the sample. It is estimated that long seasonal period samples include atmosphere irregularity. Consequently using 1 hour or 30 minutes interval sample is able to be helpful for prediction accuracy improvement.
In the coastal areas of Jeju Island, composed of volcanic rocks, saltwater intrusion occurs due to excessive pumping and geological characteristics. Groundwater level and electrical conductivity (EC) in multi-depth monitoring wells in coastal areas were characterized from 2005 to 2019. During the period of the lowest monthly precipitation, from November 2017 until February 2018, groundwater level decreased by 0.32-0.91 m. During the period of the highest monthly precipitation, from September 2019 until October 2019, groundwater level increased by 0.46-2.95 m. Groundwater level fluctuation between the dry and wet seasons ranged from 0.79 to 3.73 m (average 1.82 m) in the eastern area, from 0.47 to 6.57 m (average 2.55 m) in the western area, from 0.77 to 8.59 m (average 3.53 m) in the southern area, and from 1.06 to 12.36 m (average 5.92 m) in the northern area. In 2013, when the area experienced decreased annual precipitation, at some monitoring wells in the western area, the groundwater level decreased due to excessive groundwater pumping and saltwater intrusion. Based on EC values of 10,000 ㎲/cm or more, saltwater intrusion from the coastline was 10.2 km in the eastern area, 4.1 km in the western area, 5.8 km in the southern area, and 5.7 km in the northern area. Autocorrelation analysis of groundwater level revealed that the arithmetic mean of delay time was 0.43 months in the eastern area, 0.87 months in the northern area, 10.93 months in the southern area, and 17.02 months in the western area. Although a few monitoring wells were strongly influenced by nearby pumping wells, the cross-correlation function of the groundwater level was the highest with precipitation in most wells. The seasonal autoregressive integrated moving average model indicated that the groundwater level will decrease in most wells in the western area and decrease or increase in different wells in the eastern area.
This paper presents a technique, which identifies both process noise covariance and sensor noise covariance by using innovation correlation test. A correlation test, which checks whether the square root Kalman filter is workingly optimal or not, is given. The system is stochastic autoregressive moving-average model with auxiliary white noise Input. The linear quadratic Gaussian control is used for minimizing stochastic cost function. This paper indentifies Q, R, and estimates parametric matrics $A(q^{-1}),B(q^{-1}),C(q^{-1})$ by means of extended recursive least squares and model reference control. And The proposed technique has been validated in simulation results on the fourth order system.
Communications for Statistical Applications and Methods
/
v.24
no.1
/
pp.81-96
/
2017
Cumulative logit random effects models are typically used to analyze longitudinal ordinal data. The random effects covariance matrix is used in the models to demonstrate both subject-specific and time variations. The covariance matrix may also be homogeneous; however, the structure of the covariance matrix is assumed to be homoscedastic and restricted because the matrix is high-dimensional and should be positive definite. To satisfy these restrictions two Cholesky decomposition methods were proposed in linear (mixed) models for the random effects precision matrix and the random effects covariance matrix, respectively: modified Cholesky and moving average Cholesky decompositions. In this paper, we use these two methods to model the random effects precision matrix and the random effects covariance matrix in cumulative logit random effects models for longitudinal ordinal data. The methods are illustrated by a lung cancer data set.
Communications for Statistical Applications and Methods
/
v.31
no.1
/
pp.87-104
/
2024
Most functional magnetic resonance imaging (fMRI) studies in resting state have assumed that the functional connectivity (FC) between time series from distinct brain regions is constant. However, increased interest has recently been in quantifying possible dynamic changes in FC during fMRI experiments. FC study may provide insight into the fundamental workings of brain networks to brain activity. In this work, we focus on the specific problem of estimating the dynamic behavior of pairwise correlations between time courses extracted from two different brain regions. We compare the sliding-window techniques such as moving average (MA) and exponentially weighted moving average (EWMA), dynamic causality with vector autoregressive (VAR) model, dynamic conditional correlation (DCC) based on volatility, and the proposed alternative methods to use differencing and recursive residuals. We investigate the properties of those techniques in a series of simulation studies. We also provide an application with major depressive disorder (MDD) patient fMRI data to demonstrate studying dynamic correlations.
For possibly nonstationary autoregressive moving average, modeling based on the original observations rather than the differenced observations is considered. Under this scheme, sample autocorrelation functions, parameter estimates, model diagnostic statistics, and prediction are all computed from the original data instead of the differenced data. The methods and results established under stationarity of data are shown to naturally extend to the nonstationarity of one autoregressive unit root. The sample ACF and PACF can be used for ARMA order determination. The BIC order is strongly consistent. The parameter estimates are asymptotically normal. The portmanteau statistic has chi-square distribution. The predictor is asymptotically equivalent to that based on the differenced data.
Communications for Statistical Applications and Methods
/
v.24
no.5
/
pp.507-518
/
2017
Volatility plays a crucial role in theory and applications of asset pricing, optimal portfolio allocation, and risk management. This paper proposes a combined model of autoregressive moving average (ARFIMA), generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GRACH), and skewed-t error distribution to accommodate important features of volatility data; long memory, heteroscedasticity, and asymmetric error distribution. A fully Bayesian approach is proposed to estimate the parameters of the model simultaneously, which yields parameter estimates satisfying necessary constraints in the model. The approach can be easily implemented using a free and user-friendly software JAGS to generate Markov chain Monte Carlo samples from the joint posterior distribution of the parameters. The method is illustrated by using a daily volatility index from Chicago Board Options Exchange (CBOE). JAGS codes for model specification is provided in the Appendix.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
v.15
no.4
/
pp.783-791
/
2004
In this paper we review recent developments in nonlinear time series modeling on both conditional mean and conditional variance. Traditional linear model in conditional mean is referred to as ARMA(autoregressive moving average) process investigated by Box and Jenkins(1976). Nonlinear mean models such as threshold, exponential and random coefficient models are reviewed and their characteristics are explained. In terms of conditional variances, ARCH(autoregressive conditional heteroscedasticity) class is considered as typical linear models. As nonlinear variants of ARCH, diverse nonlinear models appearing in recent literature including threshold ARCH, beta-ARCH and Box-Cox ARCH models are remarked. Also, a class of unified nonlinear models are considered and parameter estimation for that class is briefly discussed.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.