ANFIS 알고리즘을 이용한 지하수수위 예측

• 영문명: Groundwater Level Prediction Using ANFIS Algorithm
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 박귀만(Gwi-Man Bak) 배영철(Young-Chul Bae)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제14권 제6호, 1235~1240쪽, 전체 6쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2019.12.30

국문 초록

지진이 발생하기 전 • 후에 지하수 수위는 급격하게 변화되는 것으로 알려져 있으며 지진 예측을 위해 지하수 수위 변화를 이용한다. 본 연구는 지진을 예측에 사용하기 위해 ANFIS 알고리즘을 이용한 밀양시의 지하 수수위를 예측한다. 이를 위해 본 논문에서는 경남 밀양시의 기상청의 강수량, 기온 데이터와 한국농어촌공사 농촌지하수관측망의 지하수수위 데이터가 사용되었다. 예측 측정을 위해 RMSE, MAPE 오차 계산 방법을 사용하였다. 예측 결과 수위가 자연적인 요인에 의해 주기적인 패턴은 예측이 되었으나 인위적인 요인 등 다른 변수에 의해 변동되는 지하수수위 변화값은 감지하지 못하였다. 이를 해결하기 위해서는 지하수수위를 인위적인 변수 등을 수치화하여 데이터화 하는 것과 지하수수위를 측정한 관측공의 정확한 위치에 따른 강수량과 기압 등이 필요하다.

영문 초록

It is well known that the ground water level changes rapidly before and after the earthquake, and the variation of ground water level prediction is used to predict the earthquake. In this paper, we predict the ground water level in Miryang City using ANFIS algorithm for earthquake prediction. For this purpose, this paper used precipitation and temperature acquired from National Weather Service and data of underground water level from Rural Groundwater Observation Network of Korea Rural Community Corporation which is installed in Miryang city, Gyeongsangnam-do. We measure the prediction accuracy using RMSE and MAPE calculation methods. As a result of the prediction, the periodic pattern was predicted by natural factors, but the change value of ground water level was changed by other variables such as artificial factors that was not detected. To solve this problem, it is necessary to digitize the ground water level by numerically quantifying artificial variables, and to measure the precipitation and pressure according to the exact location of the observation ball measuring the ground water level.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 데이터와 알고리즘 예측 결과

Ⅲ. 결론

키워드

Long Term Short Term Memory Under Ground Water Level Root Mean Square Error Absolute Percent Error 중기 단기 기억 지하수 수위 평균 제곱 오차 제곱근 절대 백분율 오차 평균