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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 203 - 210 (8page)
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Recently, a number of researchers have produced research and reports in order to forecast more exactly air quality such as particulate matter and odor. However, such research mainly focuses on the atmospheric diffusion models that have been used for the air quality prediction in environmental engineering area. Even though it has various merits, it has some limitation in that it uses very limited spatial attributes such as geographical attributes. Thus, we propose the new approach to forecast an air quality using a deep learning based ensemble model combining temporal and spatial predictor. The temporal predictor employs the RNN LSTM and the spatial predictor is based on the geographically weighted regression model. The ensemble model also uses the RNN LSTM that combines two models with stacking structure. The ensemble model is capable of inferring the air quality of the areas without air quality monitoring station, and even forecasting future air quality. We installed the IoT sensors measuring PM2.5, PM10, H2S, NH3, VOC at the 8 stations in Jeonju in order to gather air quality data. The numerical results showed that our new model has very exact prediction capability with comparison to the real measured data. It implies that the spatial attributes should be considered to more exact air quality prediction.
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참고문헌 (14)
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Bhalgat, P. / 2019 / Air Quality Prediction using Machine Learning Algorithms / International Journal of Computer Applications Technology and Research 8(9):367~390
김석철 / 2019 / 심층 신경망을 이용한 대기질 예측 / 한국대기환경학회지 35(2):214~225
Fotheringham, A. S. / 2002 / Geographically Weighted Regression : The Analysis of Spatially Varying Relationships / Wiley
Hall, M. A. / 1998 / Correlation-based feature selection for discrete and numeric class machine learning / Proceedings of the Seventeenth International Conference on Machine Learning
Hrust, L. / 2009 / Neural network forecasting of air pollutants hourly concentrations using optimized temporal averages of meteorological variables and pollutant concentrations / Atmospheric Environment 43(35):5588~5596
김석철 / 2019 / 심층 신경망을 이용한 대기질 예측 / 한국대기환경학회지 35(2):214~225
Fotheringham, A. S. / 2002 / Geographically Weighted Regression : The Analysis of Spatially Varying Relationships / Wiley
Hall, M. A. / 1998 / Correlation-based feature selection for discrete and numeric class machine learning / Proceedings of the Seventeenth International Conference on Machine Learning
Hrust, L. / 2009 / Neural network forecasting of air pollutants hourly concentrations using optimized temporal averages of meteorological variables and pollutant concentrations / Atmospheric Environment 43(35):5588~5596
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