Bayesian Generalized Additive Model을 이용한 홍수량 지역빈도분석

연구목표

... 검증하여 추정 결과의 우수성을 증명한다. 이를 위해 전통적인 Bayesian 다중회귀 분석과 최신 머신러닝 알고리즘(Random Forest, XGBoost 등)을 동일한 낙동강 유역 데이터셋에 적용하여 대조군을 형성한다. 각 모델이 산출하는 재현기간별 설계홍수량의 정확도를 상대오차, RMSE, IQR, 과대추정과 과소추정 등을 지표로 평가함으로써 Bayesian GAM이 미계측 ...