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박민재 (서울대학교) 이영수 (서울대학교) 김재영 (서울대학교)
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한국대기환경학회 한국대기환경학회 학술대회논문집 한국대기환경학회 2021년 제64회 정기학술대회 발표논문집 [초록집]
발행연도
2021.10
수록면
371 - 371 (1page)

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딥러닝 모델을 이용한 초미세먼지 농도 예측은 단기간 예측에서는 상당히 높은 정확성을 보인다. 하지만 딥러닝 모델의 정확성을 확보하기 위해서는 적절한 하이퍼파라미터의 선정이 필수적이다. 하이퍼파라미터는 딥러닝 모델의 구성 및 학습 조건으로 같은 종류의 딥러닝 모델이라도 하이퍼파라미터 값에 따라서 예측정확도가 크게 달라지기 때문이다. 본 연구에서는 하이퍼파라미터를 자동으로 최적화할 수 있는 random search (RS), Bayesian optimization (BO), hyperband (HB) 3가지 방법을 이용하여 LSTM 모델을 최적화하고 각 방법으로 최적화된 모델의 정확성을 비교했다. 결정계수와 초미세먼지 등급 예측 ... 전체 초록 보기

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