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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2006.10
- 수록면
- 614 - 626 (13page)
이용수
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2006
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Using the data of three environmental monitoring sites in Pohang area (KME112, KME113, and KME114), statistical forecasting models of the daily maximum and mean values of PM10 have been developed. Since the distributions of the daily maximum and mean PM10 values are skewed, which are similar to the Weibull distribution, these values were log-transformed to increase prediction accuracy by approximating the normal distribution. Three statistical forecasting models, which are regression, neural networks (NN) and support vector regression (SVR), were built using the log-transformed response variables, i.e., log (max (PM10)) or log (mean (PM10)). Also, the forecasting models were validated by the measure of RMSE, CORR, and IOA for the model comparison and accuracy. The improvement rate of IOA before and after the log-transformation in the daily maximum PM10 prediction was 12.7% for the regression and 22.5% for NN. In particular, 42.7% was improved for SVR method. In the case of the daily mean PM10 prediction, IOA value was improved by 5.1% for regression, 6.5% for NN, and 6.3% for SVR method. As a conclusion, SVR method was found to be performed better than the other methods in the point of the model accuracy and fitness views.
목차
Abstract
1. 서론
2. 포항시 미세먼지 현황
3. 미세먼지 예보모형의 개발
4. 미세먼지 예보모형의 평가
5. 결론 및 토의
감사의 글
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