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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.11
- 수록면
- 13 - 20 (8page)
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본 논문에서는 LSTM-Autoencoder 기반 특징추출과 재구성 데이터를 이용한 수온 예측 방법을 제안한다. 냉수대 현상이 발생한 동해 낙산 지역의 해수면 수온과 수온에 영향을 미치는 풍향, 풍속 등 다변량 시계열 데이터를 이용하고, LSTM-Autoencoder 모델을 이용하여, 원본 데이터의 차원 축소를 통해 추출된 특징 데이터를 원본 데이터의 다변수 데이터로 결합한 데이터, 복원 데이터, 원본 데이터 총 3가지를 사용한다. 수온 예측을 위해 LSTM 모델에 3가지 데이터를 학습하고, 정확도를 평가한 결과 MAE 0.3652, RMSE 0.5604, MAPE 3.309%으로 LSTM-Autoencoder의 특징추출을 이용한 수온 예측 정확도가 가장 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 냉수대와 같이 해수면 수온 변화가 급변하는 구간의 예측 정확도를 높여, 자연재해의 피해를 예방할 수 있을 것으로 기대한다.
목차
Abstract
요약
I. Introduction
II. Preliminaries
III. The Proposed Method
IV. Experiment
V. Conclusions
REFERENCES
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