신경망 모형의 오차재수정을 통한 월강수량 예측

Abstract

수많은 모형들이 다양한 공학분야에서 시계열 예측을 위해 개발되어 왔지만, 완벽한 수문학적 시게열 예측 모형은 조재하지 않는다. 최근 들어 인공신경망은 그 적용성의 유용함으로 인해 수문학적 시계열 예측 모형을 구축하기 위해 널리 사용되어 왔다. 본 연구에서는 인공신경망을 이용하여 월강수량의 예측 성과를 향상시키는데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 한 달 후의 강수량을 예측하기 위하여 간단한 인공신경망 모형(1-1-1 ANN)을 구축하였다. Kim(2006)의 연구결과를 바탕으로 신경망 모형에서 예측된 결과를 후처리 과정을 통하여 예측의 정확도를 향상시키는 모형을 구축하였다. 모형의 예측능력을 향상시키기 위해 관측값과 신경망의 학습결과 값의 상관계수에 기초한 오차 재수정 방법을 모형의 후처리 과정으로 이용하여, 미국의 6개주의 월강우량 자료를 이용하여 기존의 신경망 모형과 예측능력을 비교 평가하였다.