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      앙상블 기계 학습을 이용한 기온 예측 = Forecast of Temperature using Ensemble Machine Learning Method

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      https://www.riss.kr/link?id=A106287644

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      In this study, we compared the prediction performances according to the bias and dispersion of temperature using ensemble machine learning. Ensemble machine learning is meta-algorithm that combines several base learners into one prediction model in order to improve prediction. Multiple linear regression, ridge regression, LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator; Tibshirani, 1996) and nonnegative ride and LASSO were used as base learners. Super learner (van der Lann et al., 1997) was used to produce one optimal predictive model. The simulation and real data for temperature were used to compare the prediction skill of machine learning. The results showed that the prediction performances were different according to the characteristics of bias and dispersion and the prediction error was more improved in temperature with bias compared to dispersion. Also, ensemble machine learning method showed similar prediction performances in comparison to the base learners and showed better prediction skills than the ensemble mean.
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      In this study, we compared the prediction performances according to the bias and dispersion of temperature using ensemble machine learning. Ensemble machine learning is meta-algorithm that combines several base learners into one prediction model in or...

      In this study, we compared the prediction performances according to the bias and dispersion of temperature using ensemble machine learning. Ensemble machine learning is meta-algorithm that combines several base learners into one prediction model in order to improve prediction. Multiple linear regression, ridge regression, LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator; Tibshirani, 1996) and nonnegative ride and LASSO were used as base learners. Super learner (van der Lann et al., 1997) was used to produce one optimal predictive model. The simulation and real data for temperature were used to compare the prediction skill of machine learning. The results showed that the prediction performances were different according to the characteristics of bias and dispersion and the prediction error was more improved in temperature with bias compared to dispersion. Also, ensemble machine learning method showed similar prediction performances in comparison to the base learners and showed better prediction skills than the ensemble mean.

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      참고문헌 (Reference)

      1 이영미, "제주 실시간 일사량의 기계학습 예측 기법 연구" 한국환경과학회 26 (26): 521-527, 2017

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      3 한근희, "동질성과 비 동질성 회귀모델을 이용한 평창지역 기온에 대한확률론적 예측" 기후연구소 11 (11): 87-103, 2016

      4 한대현, "기계학습 기반의 IABP 부이 자료와 AMSR2 위성영상을 이용한 여름철 북극 대기 온도 추정" 대한원격탐사학회 34 (34): 1261-1272, 2018

      5 Mandal B. N., "l1 regularized multiplicative iterative path algorithm for non-negative generalized linear models" 101 : 289-299, 2016

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      18 한근희, "Bayesian Model Averaging을 이용한 평창 지역 기온에 대한 확률론적 예측 및 성능 평가" 기후연구소 11 (11): 49-67, 2016

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      21 Buizza, R., "A comparison of the ECMWF, MSC and NCEP global ensemble prediction systems" 133 (133): 1076-1097, 2005

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