N-BEATS를 이용한 일사량 단변량 시계열 예측

• Published in: Ŭngyong tʻonggye yŏnʼgu pp. 265 - 279
• Main Authors: 이민우, 이영미
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 한국통계학회 01.04.2025
• Subjects: 통계학
• ISSN: 1225-066X; 2383-5818

일사량 예측은 기상학뿐만 아니라 에너지 관리, 농업 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 한다. 본 연구는 일사량 예측을 위해 단변량 시계열 데이터 예측에서 우수한 성능을 보이는 N-BEATS 모형을 적용하고, 이를 기존의 SARIMA 모형과 LSTM 모형과 비교하여 그 성능을 평가하고자 한다. 연구는 먼저 시뮬레이션을 통해 각 모형의 예측 성능을 분석하고, 실제 일사량 데이터를 사용하여 모형별 예측 결과를 비교한다. 시뮬레이션 및 실제 데이터 분석 결과, N-BEATS 모형은 다른 모형들에 비해 뛰어난 예측 성능을 보였으며, 특히 LSTM 모형에 비해 빠른 적합 속도를 보여 효율성 또한 우수함을 확인하였다. 이러한 결과는 N-BEATS 모형이 단변량 시계열 예측뿐만 아니라 다양한 예측 문제에도 효과적으로 적용될 수 있음을 시사한다. Solar radiation forecasting plays a crucial role not only in meteorology but also in various fields such as energy management and agriculture. This study aims to apply the N-BEATS model, which demonstrates excellent performance in univariate time series forecasting, to solar radiation prediction, and compare its performance with the SARIMA and LSTM models. The study first evaluates the performance of each model through simulations and then compares the prediction results using actual solar radiation data. The results from both the simulations and real-world data analysis show that the N-BEATS model outperforms the other models in terms of prediction accuracy, with significantly faster fitting speeds compared to the LSTM model. These findings suggest that the N-BEATS model can be effectively applied to various univariate time series forecasting tasks. This study demonstrates the potential of the N-BEATS model as a valuable tool for meteorological prediction tasks. KCI Citation Count: 0