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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 645 - 648 (4page)
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Ground-level ozone pollution is expected to continue causing a number of serious health and environmental issues. However, the limited number of monitoring instruments makes it challenging to estimate ozone levels accurately. This paper proposes an advanced machine learning algorithms to develop a reliable ozone spatial estimation, by using Busan, as a case study. Compare to other algorithms, Gradient Boosting achieved the best prediction accuracy (R² = 0.92, RMSE = 4.68 ppb) even at high alerting levels (over 120 ppb). Feature importance based on this model shows that O3 level from neighboring area and precursor becoming the most influencing factor in urban ozone pollution The findings show that this ozone level estimation, providing an effective foundation for air quality management policy.
목차
Abstract
1 Introduction
2 Materials and Method
3 Results & Discussion
4 Conclusions
References
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