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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2022 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.13 No.1
- 발행연도
- 2022.1
- 수록면
- 172 - 175 (4page)
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Although various studies have focused on improving the accuracy of particulate matter (PM) prediction, the training of deep learning models has not been adequately conducted because of various characteristics based on the PM concentration. In this study, a prediction model of PM concentration is proposed based on ensemble empirical mode decomposition (EEMD). After decomposing the PM concentration through EEMD, the final PM concentration value is derived by analyzing the prediction results according to each derived characteristic. Performance evaluation of the model verified that the PM concentration prediction reached an accuracy of 91.7%.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. Data collection and composition
III. Design of the prediction model
IV. Performance evaluation
V. Conclusion
REFERENCES
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