• 제목/요약/키워드: Stochastic trend

검색결과 65건 처리시간 0.026초

Improving SARIMA model for reliable meteorological drought forecasting

  • Jehanzaib, Muhammad;Shah, Sabab Ali;Son, Ho Jun;Kim, Tae-Woong
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
    • /
    • pp.141-141
    • /
    • 2022
  • Drought is a global phenomenon that affects almost all landscapes and causes major damages. Due to non-linear nature of contributing factors, drought occurrence and its severity is characterized as stochastic in nature. Early warning of impending drought can aid in the development of drought mitigation strategies and measures. Thus, drought forecasting is crucial in the planning and management of water resource systems. The primary objective of this study is to make improvement is existing drought forecasting techniques. Therefore, we proposed an improved version of Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) model (MD-SARIMA) for reliable drought forecasting with three years lead time. In this study, we selected four watersheds of Han River basin in South Korea to validate the performance of MD-SARIMA model. The meteorological data from 8 rain gauge stations were collected for the period 1973-2016 and converted into watershed scale using Thiessen's polygon method. The Standardized Precipitation Index (SPI) was employed to represent the meteorological drought at seasonal (3-month) time scale. The performance of MD-SARIMA model was compared with existing models such as Seasonal Naive Bayes (SNB) model, Exponential Smoothing (ES) model, Trigonometric seasonality, Box-Cox transformation, ARMA errors, Trend and Seasonal components (TBATS) model, and SARIMA model. The results showed that all the models were able to forecast drought, but the performance of MD-SARIMA was robust then other statistical models with Wilmott Index (WI) = 0.86, Mean Absolute Error (MAE) = 0.66, and Root mean square error (RMSE) = 0.80 for 36 months lead time forecast. The outcomes of this study indicated that the MD-SARIMA model can be utilized for drought forecasting.

  • PDF

시계열 환경변수 분포도 작성 및 불확실성 모델링: 미세먼지(PM10) 농도 분포도 작성 사례연구 (Time-series Mapping and Uncertainty Modeling of Environmental Variables: A Case Study of PM10 Concentration Mapping)

  • 박노욱
    • 한국지구과학회지
    • /
    • 제32권3호
    • /
    • pp.249-264
    • /
    • 2011
  • 이 논문에서는 환경변수의 시계열 분포도 작성과 불확실성 모델링을 위해 시공간영역으로 확장된 다중 가우시안 크리깅을 제안하였다. 다중 가우시안 틀 안에서, 우선 정규점수변환된 환경변수를 결정론적 경향 성분과 확률론적 잔차 성분으로 분해하였다. 그리고 시간 경향 모델 계수의 내삽을 통해 경향 성분의 시계열 공간 분포도를 작성하였다. 정상성 잔차 성분의 시공간 상관 구조는 곱-합 시공간 베리오그램 모델을 이용하여 정량화하였고, 이 베리오그램 모델과 시공간 크리깅을 이용하여 국소적 누적 확률분포함수를 모델링하였다. 이 국소적 누적 확률분포함수로부터 평균값과 조건부 분산을 계산하여 공간분포도 작성과 불확실성 분석에 각각 이용하였다. 제안 기법의 적용성 평가를 위해 인천광역시에서 3년간 13개 관측소에서 측정된 월 평균 미세먼지($PM_{10}$) 농도 자료를 이용한 시계열 분포도 작성 사례 연구를 수행하였다. 사례연구 결과, 제안 기법을 통해 기존 공간 정규 크리깅에 비해 작은 편향과 높은 예측 능력을 가진 시계열 미세먼지($PM_{10}$) 농도 분포도 작성이 가능함을 확인할 수 있었다. 또한 조건부 분산과 특정 농도값을 초과할 확률값들은 해석을 위한 유용한 보조 정보를 제공하였다.

효과적인 입력변수 패턴 학습을 위한 시계열 그래프 기반 합성곱 신경망 모형: 주식시장 예측에의 응용 (A Time Series Graph based Convolutional Neural Network Model for Effective Input Variable Pattern Learning : Application to the Prediction of Stock Market)

  • 이모세;안현철
    • 지능정보연구
    • /
    • 제24권1호
    • /
    • pp.167-181
    • /
    • 2018
  • 지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

카오스를 이용한 일 강우자료의 시간적 분해 (Chaotic Disaggregation of Daily Rainfall Time Series)

  • 경민수;벨리시바쿠마르;김형수;김병식
    • 한국수자원학회논문집
    • /
    • 제41권9호
    • /
    • pp.959-967
    • /
    • 2008
  • 분해기법은 일 단위 강수시계열 자료를 시간단위로 분해하는 데 주로 사용되고 있으며, 시단위 자료는 홍수예측을 위하여 주요하게 사용될 수 있다. 그러나 현재까지 제시된 대부분의 분해기술은 강우데이터가 추계학적 특성을 가지고 있다는 기본 가정을 전제로 하고 있기 때문에 모형을 구성하는데 있어서 강우자료의 물리적 특성을 반영하는 데는 한계를 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 강우자료를 각기 다른 해상도로 변환하는데 따른 가중치의 동역학적 거동이 카오스 특성을 보이는지와 카오스적 분해가 가능한지를 비선형의 확정론적 방법(카오스이론)을 이용하여 규명하는 방안을 소개하였다. 우선, 기상청 산하 서울지점을 대상으로 24h-12h, 12h-6h, 6h-3h으로 해상도를 변환하는데 따른 가중치를 계산하여 사용하였다. 가중치 시계열자료의 카오스 특성을 규명하는 데는 상관차원방법을 이용하였으며, 부분근사화 기법을 이용하여 강우를 분해하였다. 서울 지점의 모든 해상도 변환에 따른 가중치는 저차원의 상관 차수를 가지는 카오스 특성을 보임을 확인하였으며, 분해결과 실제 관측치와 유사한 값을 보임을 확인하였다(높은 상관계수와 작은 평균제곱근오차를 보임). 또한 강우의 일반적인 경향성(총량, 강우의 발생 시점)은 보존되나 극값의 경우 대부분 과소 추정됨을 알 수 있었다.

산업의 주식시장 선행성에 관한 실증분석 - 자산간 수익률 예측 가능성 - (A Study on Industries's Leading at the Stock Market in Korea - Gradual Diffusion of Information and Cross-Asset Return Predictability-)

  • 김종권
    • 대한안전경영과학회:학술대회논문집
    • /
    • 대한안전경영과학회 2004년도 추계학술대회
    • /
    • pp.355-380
    • /
    • 2004
  • 이 논문은 과거의 산업 포트폴리오 수익률이 어떻게 확률추세(stochastic trend)로부터 전체 주식시장과 두 가지 거시경제 변수(경기동행지수와 산업생산)들을 예측할 수 있는 지를 알아보는 데에 초점을 두고 있다. 먼저, 산업들의 포트폴리오 수익률과 전체 주식시장 수익률이 VAR모형을 토대로 볼 경우 Granger 인과관계를 갖고 있는지를 살펴보았다. 이 분석의 결과에서 건설, 금속, 무역, 반도체, 보험, 비금속광물, 서비스, 섬유, 식료, 운수/창고, 유통, 의류, 자동차부풀, 전기전자, 정유, 조선, 종이/목재, 증권, 컴퓨터, 통신, 화학 등 21개 업종은 각 산업별 포트폴리오 수익률이 전체 주식시장 수익률을 $5\%$ 수준에서 통계적으로 유의한 영향을 주고 있음을 알 수 있었다. 이들 21개의 산업별 포트폴리오 수익률은 경제적으로도 중요한 의미를 지니고 있다. 즉, 당월(t)의 비금속광물과 정유, 금속 포트폴리오 수익률 등은 다음 월(t+1)의 전체 주식시장 수익률과 음(-)의 상관관계를 갖고 있는 것을 알 수 있었다. 이는 역사적인 데이터를 살펴볼 때, 이들 산업 제품의 가격의 상승은 향후 경제에 악영향을 주기 때문인 것이다. 반면에, 의류 및 무역 등의 경우에는 반대로 이들 산업들의 포트폴리오 수익률이 전체 주식시장 수익률과 양의 상관관계를 나타내 이들 산업들에 있어서 높은 수익률은 향후 경제가 상승국면이 예상됨을 나타내어 주고 있다. 이와 같은 산업별 포트폴리오 수익률과 거시경제변수 간의 높은 상관관계를 토대로 하여 전체 주식시장 수익률 예측을 가능하게 하는 업종 정보(sector information)의 점진적 확산(slow diffusion) 현상이 발생하게 되는 것이다.수 있었다.의 20세 이하 골절 및 탈구가$30.3\%까지 감소하게되어 년도가 증가함에 따라 청장년 층에 비하여 소아골절 및 탈구가 전체적으로 감소하는 경향을 보였다. 스키골절의 부위별 발생빈도는 1990년 이전까지 하지골절 및 탈구가 많았으나 이후 점차 상지의 골절 탈구가 증가하였다 하지에서 가장 많은 골절은 경골 골절이었으며, 경골골절은 회전력에 의한 나선형골절이 $76.5\%로 가장 많았고 년도에 따른 변화는 보이지 않았다. 스키손상의 발생빈도는 초기에 비하여 점차 감소하는 경향을 보였으며, 손상의 특성도 부위별, 연령별로 다양한 변화를 나타내었다.해가능성을 가진 균이 상당수 검출되므로 원료의 수송, 김치의 제조 및 유통과정에서 병원균에 대한 오염방지에 유의하여야 할 것이다. 확인할 수 있었다. 이상의 결과에 의하면 고농도의 유기물이 함유된 음식물쓰레기는 Hybrid Anaerobic Reactor (HAR)를 이용하여 HRT 30일 정도에서 충분히 직접 혐기성처리가 가능하며, 이때 발생된 $CH_{4}$를 회수하여 이용하면 대체에너지원으로 활용 가치가 높은 것으로 판단된다./207), $99.2\%$(238/240), $98.5\%$(133/135) 및 $100\%$ (313)였다. 각각 두 개의 요골동맥과 우내흉동맥에서 부분협착이나 경쟁혈류가 관찰되었다. 결론: 동맥 도관만을 이용한 Off pump CABG를 시행하여 감염의 위험성을 증가시키지 않으면서 영구적인 신경학적 합병증을 일으키지 않았고 좋은 혈관 개존율을 보여주었다. 따라서 동맥 도관을 이용한 Off pump CABG는 관상동맥의 협착의 정도에

  • PDF