Forecasting daily PM₁₀ concentration in Seoul Jong-no District by using various statistical techniques

Soyoung An; Yaeji Lim

doi:10.7465/jkdi.2020.31.1.187

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자료유형: 학술저널

저자정보: Soyoung An (Chung-Ang University) Yaeji Lim (Chung-Ang University)

저널정보: 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제31권 제1호

발행연도: 2020.1

수록면: 187 - 198 (12page)

DOI: 10.7465/jkdi.2020.31.1.187

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Interest in PM10 concentration has been increased remarkably in Korea due to the people"s interest in the environment and the severity of air pollution. In this paper, we forecast daily PM10 concentration using air pollution and weather information by applying various statistical techniques. We consider nine models to forecast the daily PM10, which include five regression models (Linear regression, Principal Component regression, Linear-Support Vector regression, Kernel-Support Vector regression, Radial Basis Function), and four categorical models (Linear Discriminant Analysis, Support Vector Machine, Randomforest, Logistic regression). From the results, we expect that the various advanced statistical methods can be applied to forecast PM10 concentration, and improve the accuracy of the prediction.

#Air pollution #machine-learning methods #PM< #SUB> #10< #/SUB> # concentration #PM< #SUB> #10< #/SUB> # prediction

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Soyoung An

소속기관 Chung-Ang University

주요연구분야 자연과학 > 수학·통계학

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Yaeji Lim

소속기관 중앙대학교

주요연구분야 자연과학 > 수학·통계학 의약학 > 임상의학 > 방사선과학

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