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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제14권 제6호
- 발행연도
- 2018.1
- 수록면
- 1,508 - 1,520 (13page)
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In this paper, we propose an improved model to provide users with a better long-term prediction ofwaterworks operation data. The existing prediction models have been studied in various types of models suchas multiple linear regression model while considering time, days and seasonal characteristics. But the existingmodel shows the rate of prediction for demand fluctuation and long-term prediction is insufficient. Particularly in the deep running model, the long-short-term memory (LSTM) model has been applied topredict data of water purification plant because its time series prediction is highly reliable. However, it isnecessary to reflect the correlation among various related factors, and a supplementary model is needed toimprove the long-term predictability. In this paper, convolutional neural network (CNN) model is introducedto select various input variables that have a necessary correlation and to improve long term prediction rate,thus increasing the prediction rate through the LSTM predictive value and the combined structure. Inaddition, a multiple linear regression model is applied to compile the predicted data of CNN and LSTM,which then confirms the data as the final predicted outcome.
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J. R. Kim / 2016 / A study on detecting algorithm for outlier data in water supply / Proceedings of the Korean Institute of Communications and Information Sciences Summer Conference :327~328
석준홍 / 2014 / Abnormal Data Refinement and Error Percentage Correction Methods for Effective Short-term Hourly Water Demand Forecasting / International Journal of Control, Automation, and Systems 12(6):1245~1256
G. H. Yoo / 2017 / A study on the cleansing of water data using LSTM algorithm / Proceedings of the Korea Institute of Information and Communication Engineering Fall Conference :501~503
H. S. Kim / 2018 / Data cleansing algorithm for reducing outlier of water supply information
E. J. Lee / 2017 / Basic and applied research of CNN and RNN / Broadcasting and Media Magazine 22(1):87~95
석준홍 / 2014 / Abnormal Data Refinement and Error Percentage Correction Methods for Effective Short-term Hourly Water Demand Forecasting / International Journal of Control, Automation, and Systems 12(6):1245~1256
G. H. Yoo / 2017 / A study on the cleansing of water data using LSTM algorithm / Proceedings of the Korea Institute of Information and Communication Engineering Fall Conference :501~503
H. S. Kim / 2018 / Data cleansing algorithm for reducing outlier of water supply information
E. J. Lee / 2017 / Basic and applied research of CNN and RNN / Broadcasting and Media Magazine 22(1):87~95
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