| 한글제목(Korean Title) |
태양광 에너지 예측을 위한 SVM 및 ANN 모델의 성능 비교 |
| 영문제목(English Title) |
Performance comparison of SVM and ANN models for solar energy prediction |
| 저자(Author) |
정원석
정영화
박문규
이창교
서정욱
Wonseok Jung
Young-Hwa Jeong
Moon-Ghu Park
Chang-Kyo Lee
Jeongwook Seo
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 22 NO. 02 PP. 0626 ~ 0628 (2018. 10) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문에서 기상 데이터를 사용하여 태양광 에너지를 예측하기 위해 기계학습 모델인 SVM(Support Vector Machine)과 ANN(Artificial Neural Network)의 성능을 비교한다. 장ㆍ단파 복사선 평균, 강수량, 온도 등 15가지 종류의 기상 데이터를 사용하여 두 모델을 생성하고, 실험을 통해 최적의 SVM의 RBF (Radial Basis Function) 파라미터와 ANN의 은닉층과 노드 개수, 정규화 파라미터를 도출하였다. SVM과 ANN 모델의 성능을 비교하기 위한 지표로서 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)와 MAE(Mean Absolute Error)를 사용하였다. 실험 결과 SVM 모델은 MAPE=21.11, MAE=2281417.65의 성능을 달성하였고 ANN은 MAPE=19.54, MAE=2155345.10776의 성능을 달성하였다.
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영문내용
(English Abstract) |
In this paper, we compare the performances of SVM (Support Vector Machine) and ANN (Artificial Neural Network) machine learning models for predicting solar energy by using meteorological data. Two machine learning models were built by using fifteen kinds of weather data such as long and short wave radiation average, precipitation and temperature. Then the RBF (Radial Basis Function) parameters in the SVM model and the number of hidden layers/nodes and the regularization parameter in the ANN model were found by experimental studies. MAPE (Mean Absolute Percentage Error) and MAE (Mean Absolute Error) were considered as metrics for evaluating the performances of the SVM and ANN models. Sjoem Simulation results showed that the SVM model achieved the performances of MAPE=21.11 and MAE= 2281417.65, and the ANN model did the performances of MAPE=19.54 and MAE=2155345.10776.
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| 키워드(Keyword) |
Artificial Neural Network
Support Vector Machine
Prediction
Weather Data
Solar Energy
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