모르고 있었는데 이전 실험에서 3시간 간격이 3시간 간격으로 예보한게 아니라 t시점에서 t+3, t+6, t+9, t+12, t+15, t+18, t+21을 refine한 거 였다. 6시간 간격으로 하루에 4개 제공되는데, 어떻게 3시간 간격으로 했지를 하다가 조사해보니. 수치모델 자체도 시간이 길어질 수록 예측 정확도가 떨어지기 때문에 저런 식으로 데이터를 활용하는게 맞나 싶음 그래서 겹치는 데이터 기간인 180607~190331의 데이터로 실험. 모델은 sensor에 쓴 모델 사용. 결과 3h 예측시간 refine 6h: 1.532994039745863 12h: 2.3602885581126243 6h h000 refine 6h: 1.9691624297804449 12h: 2.71348942438464..
[기후연구] 수치모델 3h vs 6h refinement
모르고 있었는데 이전 실험에서 3시간 간격이 3시간 간격으로 예보한게 아니라 t시점에서 t+3, t+6, t+9, t+12, t+15, t+18, t+21을 refine한 거 였다. 6시간 간격으로 하루에 4개 제공되는데, 어떻게 3시간 간격으로 했지를 하다가 조사해보니. 수치모델 자체도 시간이 길어질 수록 예측 정확도가 떨어지기 때문에 저런 식으로 데이터를 활용하는게 맞나 싶음 그래서 겹치는 데이터 기간인 180607~190331의 데이터로 실험. 모델은 sensor에 쓴 모델 사용. 결과 3h 예측시간 refine 6h: 1.532994039745863 12h: 2.3602885581126243 6h h000 refine 6h: 1.9691624297804449 12h: 2.71348942438464..
2021.12.31