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AR모델과 MLP를 이용한 단기 물 수요 예측 알고리즘 개발
Short-Term Water Demand Forecasting Algorithm Using AR Model and MLP

최기선    (한국수자원공사 K-water 교육원   ); 유철    (한국수자원공사 전북지역본부   ); 진력민    (한국수자원공사 전북지역본부   ); 유성근    (한국수자원공사 전남지역본부   ); 전명근    (충북대학교 전기전자컴퓨터공학부  );
  • 초록

    본 논문은 비선형 특성을 내재한 물 수요예측을 위하여 기존의 시계열 자기회귀 알고리즘과 다층신경망 학습방법을 결합한 단기 물 수요 예측 알고리즘을 개발하였다. 제시된 방법을 검증하기 위한 사례연구로 2007년도와 2008년도 전북지역의 광역상수도 A정수장에서 취득된 데이터를 활용하여 알고리즘 구축 및 제안 방법의 정확도를 분석하였다. 실험 결과 다중회귀모델은 MAPE가 5.1%, AR모델은 3.8%, 제안된 방법인 AR+MLP 모델은 3.6%로 나타나 성능이 우수한 것으로 나타났다. 따라서 제안된 방법을 사용할 경우 정수장에서 단기 물 수요예측에 유용하게 활용할 수 있음을 보였다.


    In this paper, we develope a water demand forecasting algorithm using AR(Auto-regressive) and MLP(Multi-layer perceptron). To show effectiveness of the proposed method, we analyzed characteristics of time-series data collected in "A" purification plant at Jeon-Buk province during 2007-2008, and then performed the proposed method with various input factors selected through various analyses. As noted in experimental results, the performance of three types model such as multi-regressive, AR(Auto-regressive), and AR+MLP(Auto-regressive + Multi-layer perceptron) show 5.1%, 3.8%, and 3.6% with respect to MAPE(Mean Absolute Percentage Error), respectively. Thus, it is noted that the proposed method can be used to predict short-term water demand for the efficient operation of a water purification plant.


  • 주제어

    AR 모델 .   다층신경망 .   물 수요예측 .   정수장.  

  • 참고문헌 (13)

    1. 박영진, 전건욱, 'ARIMA를 이용한 항공기 수리부속의 수요예측,' 한국국방경제분석학회, Vol. 34, No. 2, pp. 79-101, 2008     
    2. 남봉우, 송경민, 김규호, 차준민, ' 다중회귀분석법을 이용한 지역전력수요예측 알고리즘,' 한국조명전기설비학회, Vol. 22, No. 2, pp. 63-70, 2008     
    3. 강일환, 이경훈, 문병석, 김미정, '결합 유전자 알고리즘을 이용한 상수도 단기 급수량 예측,' 대한상하수도학회.한국물환경학회 2005 공동 추계학술발표회 논문집 pp. 620-625, 2005 
    4. 김태순, 'Soft Computing 기법을 활용한 유량예측,' 물과 미래, Vol. 40, No. 7, pp. 47-60, 2007 
    5. 김두섭, 회귀분석의 이론과 응용, 나남출판사, 1993 
    6. 유명진, 구자용, 구윤회, 김신걸, '선형 및 비선형모델을 이용한 시간별 물수요량의 예측,' 대한환경공학회지, Vol. 26, No. 3, pp. 277-283, 2004 
    7. 한국수자원공사, 정읍시 지방상수도 유수율 제고 민자유치 시범사업 및 운영효율화 사업 2008년도 운영실적, 2009 
    8. S.L. Zhou, T.A. McMahon, A. Walton, J. Lewis, 'Forecasting operational demand for an urban water supply zone,' Journal of Hydrology, vol. 259, pp189-202, 2002 
    9. 김신걸, 변신숙, 김영상, 구자용, '시스템 다이내믹스법을 이용한 서울특별시의 장기 물수요예측,' 상하수도학회지, Vol. 20, No. 2, pp. 187-196, 2006 
    10. 권현한, 문영일, 'SSA를 이용한 일 단위 물수요량단기 예측에 관한 연구,' 상하수도학회지, Vol. 18, No. 6, pp. 758-769, 2004 
    11. Inmaculada Pulido-Calvo, Juan Carlos Gutierrez -Estrada, 'Improved irrigation water demand forecasting using a soft-computing hybrid model,' Biosystems Engineering, Vol. 102, No. 2, pp. 202-218, 2009 
    12. 환경부, 2007 상수도 통계, 2008 
    13. Mehmet Ali Yurdusev, Mahmut Firat, 'Adaptive neuro fuzzy inference system approach for municipal water consumption modeling: An application to Izmir, Turkey,' Journal of Hydrology, Vol. 365, pp. 225-234, 2009 
  • 이 논문을 인용한 문헌 (2)

    1. Kwon, Hyun-Han ; Kim, Min-Ji ; Kim, Oon Gi 2012. "A Development of Water Demand Forecasting Model Based on Wavelet Transform and Support Vector Machine" Journal of Korea Water Resources Association = 한국수자원학회논문집, 45(11): 1187~1199     
    2. Lee, Woo-Young ; Ko, Kwang-Eun ; Geem, Zong-Woo ; Sim, Kwee-Bo 2017. "Method that determining the Hyperparameter of CNN using HS algorithm" 한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, 27(1): 22~28     

 저자의 다른 논문

  • 최기선 (2)

    1. 2009 "정수장 운영효율 향상을 위한 ELM 기반 단기 물 수요 예측" 照明·電氣設備學會論文誌 = Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers 23 (9): 108~116    
    2. 2009 "데이터 마이닝과 칼만필터링에 기반한 단기 물 수요예측 알고리즘" 제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems 15 (10): 1056~1061    
  • 유철 (1)

  • 전명근 (72)

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