자기회귀오차 모형을 이용한 제주지점 조위예측

• 영문명: Prediction of tide heights in Jeju using Multiple regression model with Autoregressive error process
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 손건태(Keon Tae Sohn) 김병수(Byung Soo Kim)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.8 No.1, 215~225쪽, 전체 11쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2006.02.28

국문 초록

본 논문에서는 제주지점 조위예측을 위하여 자기회귀오차모형(AUTOREG)을 적합하여 분석하였다. 신경회로망을 추가로 고려하였으며 비교 분석하였다. 역학-통계 모형기법 중 PPM(perfect prognostic method)를 바탕으로 연구되었다. 태풍이 발생한 기간을 선택하여 1993년∼2003년까지의 3시간 간격 관측조위자료, 천문조위자료, 기상인자들을 사용하였으며, 기상인자들이 기상조위에 끼치는 영향을 예측모형으로 개발하였고, 두 모형을 비교하였다. 훈련자료와 검증자료를 이용한 모형적합 결과 자기회귀오차모형이 우수한 것으로 나타났다.

영문 초록

The aim of this study is the development of statistical model for the prediction of tide heights in Jeju. The multiple regression model with autoregressive error process and the neural networks are considered and compared based on the PPM(perfect prognostic method), one of the physical-statistical modeling techniques. The observation about tide height, harmonic level and climatic factors in typhoon period in 1993 to 2003 are used for our study. As a result, the multiple regression model with autoregressive error process is better than the neural networks for both of model training and model validation.

목차

1. 서론

2. 자료

3. 조위예측모형 개발

4. 결론

참고문헌

키워드

조위예측 제주 신경회로망 AUTOREG prediction of tide heights Jeju PPM neural networks.