• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권3호
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• pp.415-422
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• 2012

본 연구에서는 단기에 측정되는 트래픽 자료를 예측하기 위하여 Holt-Winters, Fractional Seasonal ARIMA, AR-GARCH, Seasonal AR-GARCH 모형을 사용하여 각 모형의 예측 성능을 비교하고자 한다. 예측에 이용된 시계열 모형에 대해 소개하고, 실제 트래픽 자료에 적용하여 트래픽 자료를 분석한 결과 Holt-Winters방법이 예측력 측면에서 가장 우수하였다.

• 한국철도학회논문집
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• 제7권1호
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• pp.9-13
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• 2004

Railway passenger demand forecasts may be used directly, or as inputs to other optimization models use them to produce estimates of other activities. The optimization models require demand forecasts at the most detailed level. In this environment exponential smoothing forecasting methods such as Holt-Winters are appropriate because it is simple and inexpensive in terms of computation. There are several initialization methods for Holt-Winters Model. The purpose of this paper is to compare the initialization methods for Holt-Winters model.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2001년도 추계학술대회 논문집
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• pp.97.1-103
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• 2001

Railway passenger demand forecasts may be used directly, or as inputs to other optimization model which is use the demand forecasts to produce estimates of other activities. The optimization models require demand forecasts at the most detailed level. In this environment exponential smoothing forecasting methods such as Holt-Winters are appropriate because it is simple and inexpensive in terms of computation. There are several initialization methods for Holt-Winters Model. The purpose of this paper is to compare the initialization methods for Holt-Winters model.

• 응용통계연구
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• 제25권2호
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• pp.251-259
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• 2012

본 논문은 일별 관광수요 자료를 분석하기 위하여 시계열의 대표적인 3개 모형인 ARIMA, Holt-Winters, AR-GARCH 모형을 적용하였다. 모형의 성능을 비교하기 위해 Armstrong (2001)이 제안한 방법을 이용하여 서로 다른 방법의 예측값을 단순결합과 MSE, SE를 이용한 결합법을 이용하여 정확도 높일 수 있음을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제26권2호
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• pp.349-360
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• 2013

최근 일별 최대 전력수요 예측은 전력설비 계획 및 운용에 매우 중요한 사안으로 주목받고 있다. 본 연구는 일별 최대 전력수요 예측을 위하여 대표적 시계열 모형을 소개하고, 예측의 성능 비교를 위하여 RMSE(Root mean squared error)와 MAPE(Mean absolute percentage error)를 사용한다. 연구결과로 보완된 Holt-Winters 모형과 Reg-ARIMA 모형이 다른 모형에 비하여 우수한 예측 성능을 보였다.

• 응용통계연구
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• 제24권2호
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• pp.307-313
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• 2011

본 연구에서는 인터넷 트래픽 자료를 예측하는데 사용되는 Holt-Winters, FARIMA, AR-GARCH 모형을 트래픽 예측에 적용하여 각 모형을 성능을 비교하고자 한다. 각 시계열 모형에 대해 소개하고, 트래픽 자료의 특성인 장기기억 특성을 설명하는데 적합한 모형을 알아보기 위해 실제 트래픽 자료에 적용하여 예측 성능을 비교하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권4호
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• pp.685-694
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• 2009

본 연구는 전국 초 중 고등학교 학생수 데이터를 계절성과 추세성을 가지는 시계열 데이터로 전환하는데 있다. 시계열 데이터로의 전환방법은 학년의 진급에 따라서, 초등1학년에서 고3학년까지 12년 한 주기로 하는 모형 A의 시계열 데이터 전환과, 각 학년을 한 주기로 하는 모형 B의 시계열 데이터 전환방법을 사용하였다. 전환된 시계열 데이터, 모형 A와 모형 B를 가지고, 홀트-윈터스의 가법모형을 이용하여 학생수를 예측하였다. 2019년까지의 전국 초.중.고등학교의 학생수를 예측하고, 교육과학기술부의 교육인적자원 통계서비스의 2007년에 예측한 2019년까지의 학생수 예측과 비교분석 하였다.

• 응용통계연구
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• 제31권2호
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• pp.189-204
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• 2018

본 연구는 2014년 1월부터 2017년 4월까지 광, 공업용 제조업을 하는 건물(GGM)의 전기 사용량에 대한 예측을 살펴보고자 한다. SARIMA, SARIMA + GARCH, Holt-Winters 방법, Fourier 변환으로 분해를 한 ARIMA 모형을 중심으로 네 가지 모형에 대한 적합을 하였다. 또한 2017년 5월 사용량에 대한 예측하고, 실제값을 고려하여 각 모형에 대해 예측 제곱근 평균 제곱 오차와 예측 오차율을 비교하였다. GGM 건물의 전기 사용량에 대한 변동이 심하기 때문에 여러 가지 모형 중에서도 변동성과 주기를 함께 고려한 SARIMA + GARCH 모형의 적합과 예측이 가장 뛰어난 것을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제28권6호
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• pp.1235-1243
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• 2015

최근 들어 ICT 분야의 발달에 따라 데이터 사용량의 급격한 증가로 인터넷 트래픽 사용량 예측은 중요성은 강조되고 있다. 이러한 예측치를 적절한 트래픽 관리와 제어를 위한 계획 수립에 도움을 준다. 본 논문은, 5분 단위의 인터넷 트래픽 자료를 이용하여 결합 예측 모형을 제안하고자 한다. 이에 대하여 시계열의 대표적인 3개 모형인 Seasonal ARIMA, Fractional ARIMA(FARIMA), Taylor의 수정된 Holt-Winters 모형을 적용하였다. 모형 간 결합 예측 방법으로 예측치 간의 SA(Simple Average) 결합 예측 방법과 OLS(Ordinary Least Square)를 이용한 결합방법, ERLS(Equality Restricted Least Squares)를 이용한 결합 예측 방법, Armstrong(2001)이 제안한 MSE 기반 결합 예측 방법을 사용한다. 이에 따른 결과로서 3시간에서의 예측은 Seasonal ARIMA가 선택된 반면, 6시간 이후 예측에서는 결합 예측 방법이 좋은 예측 성능을 보여준다.

• 응용통계연구
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• 제29권7호
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• pp.1373-1383
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• 2016

풍력에너지 산업이 발전하고 풍력발전에 대한 의존율이 높아짐에 따라 안정적인 공급이 중요해지고 있다. 원활한 전력수급계획을 세우기 위해서 풍력발전량을 정확히 예측하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 강원도 평창 횡계리에 설치된 대관령 2풍력(2MW 1기)의 시간별 풍력발전 데이터와 강원도 대관령 기상대에서 관측되는 시간별 풍속과 풍향 데이터를 기상청 지상관측자료에서 수집하여 연구하였다. 풍력발전량 예측을 위하여 신경망 모형과 시계열 모형인 ARMA, ARMAX, ARMA-GARCH, Holt Winters 모형을 비교하였다. 모형 간 예측력을 비교하기 위해 mean absolute error(MAE)를 사용하였다. 모형의 예측 성능 비교 결과 1시간에서 3시간의 단기 예측에 있어서 ARMA-GARCH 모형이 우수한 예측력을 보였다. 6시간 이후 예측에서는 신경망 모형이 우수한 예측을 보였다.