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자료유형
학술저널
저자정보
Swe Swe Aung (University of the Ryukyus) Yu Senaha (University of the Ryukyus) Shin Ohsawa (Weathernews Inc.) Itaru Nagayama (University of the Ryukyus) Shiro Tamaki (University of the Ryukyus)
저널정보
대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.7 No.2
발행연도
2018.4
수록면
107 - 115 (9page)
DOI
10.5573/IEIESPC.2018.7.2.107

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Heavy rainfall has frequently caused serious flooding and landslides, increasing traffic delays in most parts of the world. Consequently, the people in areas battered by heavy rainfall face many hardships. Thus, the negative effects of torrential rainfall always remind researchers to keep seeking the ways to prevent such damage. Therefore, we designed a system for short-term prediction of localized heavy downpours by using radar images coupled with a machine learning method. Here, we introduce a new approach, named dual k-nearest neighbor (dual-kNN), for shortterm rainfall prediction by upgrading the ordinary classification routines of classical k-nearest neighbors (k-NN). dual-kNN is able to maintain highly robust classification of various K values with an advanced simple dual consideration, where observation of a targeted object can be found not only in the specified region but also in other related regions. We conducted experimentations using 2011, 2013, and 2014 data sets collected from the WITH small-dish aviation radar installed on the rooftop of Information Engineering, University of the Ryukyus. Then, we compared the prediction accuracy of our new approach with classical k-NN. It was experimentally confirmed with test cases and simulations that the performance of dual-kNN is more effective than classical k-NN.
#Dual-kNN #kNN #Machine learning #Robustness #Weather forecasting

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. WITH Radar and Rainfall Level
4. Phenomenon of Localized Rainfall
5. Overall Proposed System Architecture and Prediction Model
6. Experimental Results
7. Conclusion
References

참고문헌 (7)

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[학술지(정기간행물)] - B. Tang / 2015 / Enn: Extended Nearest Neighbor Method for pattern Recognition / IEEE Computational Intelligence Magazine google schola [학술지(정기간행물)] - Swe Sw Aung / 2016 / Intelligent Traffic Prediction by Multi-sensor Fusion using Multi-threaded Machine Learning / IEIE Transactions on Smart Processing & Computing 5 (6) : 430 ~ 439 dbpia [학술지(정기간행물)] - Swe Swe Aung / 2017 / Plurality Rule–based Density and Correlation Coefficient–based Clustering for K-NN / IEIE Transactions on Smart Processing & Computing 6 (3) : 183 ~ 192 dbpia [학술대회논문] - S. Inafuku / 2013 / Guerrilla Rainstorm prediction of using a state transition / Proceedings of Japan Wind Energy Symposium 35 : 375 ~ 378 google schola [기타자료] - / / Weathernews Inc. google schola

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-569-002044316