KCI등재
Prediction of Significant Wave Height in Korea Strait Using Machine Learning
저자
Sung Boo Park ; Seong Yun Shin ; Kwang Hyo Jung ; Byung Gook Lee
발행기관
학술지명
한국해양공학회지(韓國海洋工學會誌)(Journal of ocean engineering and technology)
권호사항
발행연도
2021
작성언어
English
주제어
KDC
454
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
336-346(11쪽)
DOI식별코드
제공처
The prediction of wave conditions is crucial in the field of marine and ocean engineering. Hence, this study aims to predict the significant wave height through machine learning (ML), a soft computing method. The adopted metocean data, collected from 2012 to 2020, were obtained from the Korea Institute of Ocean Science and Technology. We adopted the feedforward neural network (FNN) and long-short term memory (LSTM) models to predict significant wave height. Input parameters for the input layer were selected by Pearson correlation coefficients. To obtain the optimized hyperparameter, we conducted a sensitivity study on the window size, node, layer, and activation function. Finally, the significant wave height was predicted using the FNN and LSTM models, by varying the three input parameters and three window sizes. Accordingly, FNN (W48) (i.e., FNN with window size 48) and LSTM (W48) (i.e., LSTM with window size 48) were superior outcomes. The most suitable model for predicting the significant wave height was FNN(W48) owing to its accuracy and calculation time. If the metocean data were further accumulated, the accuracy of the ML model would have improved, and it will be beneficial to predict added resistance by waves when conducting a sea trial test.
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