수위예측의 연장 프로젝트인 선행시간에 따른 잠수교 수위 예측의 경우 포트폴리오 겸으로 생성하기 위하여 노션에 정리하였습니다. 잠수교 수위 예측 | Built with Notion 주제 quill-celery-3b2.notion.site
프로젝트/수위 예측
드디어 마지막 모델링 과정이다. 사실 모델링 부분은 코드는 열심히 짰지만 뭐 보여줄 것이 없긴 하다만, 열심히 작성해 보겠다. 1. 베이스라인 모델 우선 모델 자체는 딥러닝 모델이 아닌 머신러닝 모델을 사용하고자 했다. 이전에 제대로 된 튜닝 없이 LSTM을 돌려보기는 했었는데, 아무래도 이런 정형 데이터 특성상 트리 기반의 모델이 더 성능이 잘 나왔었다. 어떤 모델을 쓸지 고민을 하다가 그냥 젤 좋은 모델을 써야지 하는 생각에 AUTOML을 이용하여 모델을 선정하고자 했다. 1-1. input 데이터 확인 우선 automl 모델 선정 및 input 데이터를 만들기 전에 우선 데이터부터 다시 살펴보자. 이제 제일 중요한 부분이 나온다!!!!!!!!! 바로 target을 shift 해줘야 한다는 것이다. ..
이번 글에서는 수집된 데이터를 이용하여 간단한 EDA와 전처리 그리고 Feature engineering을 진행해 볼 것이다. 1. EDA 우선 EDA의 시작이라고 하는 데이터 정보부터 확인해 봤다.(따로 수정하지 않고 그대로 코드를 사용했다면 나와 동일한 상태일 것이기 때문에 내 기준으로 설명하겠다.) 나는 잠수교, 청담대교, 한강대교, 행주대교 외에 광진교, 팔당대교, 중랑교, 전류리의 수위를 수집하였는데 수집한 이유는 이후에 나온다. 1-1. 데이터 확인 column과 info를 찍어보면 다음과 같다. wl=수위, fw=유량, rf=강수량, swl=팔당댐수위, inf=팔당댐유입량, sfw=팔당댐저수량, ecpc=팔당댐공용량, tototf=팔당댐방출량을 나타낸다. 총 25개의 칼럼을 가지고 있으며, ..
우선 저번 글에 간단하게 말했지만 이 프로젝트(대회)의 목적과 배경부터 다시 짚고 넘어가도록 하겠다. 1. 대회 소개 우선 데이콘에서 공개한 대회의 배경과 목적은 다음과 같다. [배경] 최근 기후변화로 인해 홍수 등의 자연재해가 지속적으로 발생함에 따라, 홍수 피해를 최소화하여 국민의 생명과 안전을 지키는 댐의 역할은 매우 중요해지고 있음. 팔당댐은 한국수력원자력(한수원)이 관리, 운영 중인 댐으로, 서울 및 수도권의 홍수 방어에 있어 최후의 보루 역할을 하고 있음. 팔당댐의 홍수 안전운영에 따른 서울시내 한강 주요 지점(잠수교 등)의 수위를 예측함으로써, 홍수재해로 인한 피해를 미연에 방지하고 최소화할 수 있을 것으로 기대됨. [목표] 팔당댐 방류에 따른 서울시내 한강 주요 다리 수위예측 출처:http..
본 프로젝트는 데이콘의 "팔당댐 홍수 안전운영에 따른 수위예측 AI 경진대회" 를 참여하면서 시작하여, 개인적인 프로젝트인 "선행시간에 따른 잠수교 수위 예측" 까지 이어간 프로젝트의 과정이다. 팔당댐 홍수 안전운영에 따른 한강 수위예측 AI 경진대회 - DACON 분석시각화 대회 코드 공유 게시물은 내용 확인 후 좋아요(투표) 가능합니다. dacon.io 두 프로젝트 모두 데이터 수집, 데이터 전처리, 모델링 과정들이 동일하기 때문에 우선은 대회 프로젝트에 대한 글을 작성하면서 다 끝나면 나중에 선행시간에 따른 분석을 이어가도록 할 것이다. 큰 틀을 말해보자면, 우선 첫번째 프로젝트 팔당댐 홍수 안전운영에 따른 수위예측 AI 경진대회는 한강에 있는 한강대교, 잠수교, 행주대교, 청담대교의 수위(정확히는..
