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논문 기본 정보

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저널정보
한국기상학회 대기 대기 Vol.16 No.1
발행연도
2006.3
수록면
19 - 31 (13page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2006

신경망 모형을 이용한 태풍시기의 남해안 기압예측 연구
박종길 ,  김병수 ,  정우식 외 4명 대기 2006.03 학술저널

2005

신경망모형을 이용한 태풍시기의 남해안 기압 예측 연구
박종길 ,  김병수 ,  서장원 외 6명 한국기상학회 학술대회 논문집 2005.04 학술대회자료

초록· 키워드

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The purpose of this study is to develop the statistical model to predict sea level pressure of typhoon period in south coast of the Korean Peninsula. Seven typhoons, which struck south coast of the Korean Peninsula, are selected for this study, and the data for analysis include the central pressure and location of typhoon, and sea level pressure and location of 19 observing site. Models employed in this study are the first order regression, the second order regression and the neural network. The dependent variable of each model is a 3-hr interval sea level pressure at each station. The cause variables are the central pressure of typhoon, distance between typhoon center and observing site, and sea level pressure of 3 hrs before, whereas the indicative variable reveals whether it is before or after typhoon passing. The data are classified into two groups - one is the full data obtained during typhoon period and the other is the data that sea level pressure is less than 1000 hPa. The stepwise selection method is used in the regression model while the node number is selected in the neural network by the Schwarz's Bayesian Criterion. The performance of each model is compared in terms of the root-mean square error. It turns out that the neural network shows better performance than other models, and the case using the full data produces similar or better results than the case using the other data.
#prediction of sea level pressure #the first order regression #the second order regression #neural network

목차

Abstract
1. 서론
2. 자료
3. 분석모형
4. 분석 결과
5. 모형의 비교
6. 결론 및 토의
감사의 글
참고문헌

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