RNN 기반 기상 예측 모델 설계와 성능 개선 탐구**
- 자료 유형
- 실제 탐구보고서
- 합격 정보
- KAIST 무학
- 활동 유형
- 진로활동
- 교과 과목
- 지구과학Ⅰ, 프로그래밍, 확률과통계
- 탐구 키워드
- 인공지능 (머신러닝, NLP 등), 지구과학 조사(기후)
2026-06-10
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내용 요약
대기/지구과학 관련 진로를 희망하는 친구와 팀을 꾸려 날씨 예측 모델 설계 프로젝트를 시작함.
기상 데이터를 수집하고, 오렌지3와 파이썬을 이용해 탐색적 자료 분석 및 예측 모델 설계함.
랜덤 포레스트와 인공신경망을 비교하여 인공신경망의 예측 오차가 더 작음을 확인함.
다중공선성 문제를 PCA를 통해 해결하고, RNN을 활용해 시계열 데이터 예측 모델을 설계함.
모델의 성능을 하이퍼파라미터 튜닝과 데이터 스케일링 기법을 통해 개선함.
AI를 이용한 통계적 기상 예측의 가능성을 탐구하고, 기상 예측 모델 설계의 전체 과정을 이해함.
탐구 보고서 전문
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