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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 1,414 - 1,424 (11page)
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In this paper, the importance of input factors of a DNN (Deep Neural Network) PM<SUB>2.5</SUB> forecasting model using LRP(Layer-wise Relevance Propagation) is analyzed, and forecasting performance is improved. Input factor importance analysis is performed by dividing the learning data into time and PM<SUB>2.5</SUB> concentration. As a result, in the low concentration patterns, the importance of weather factors such as temperature, atmospheric pressure, and solar radiation is high, and in the high concentration patterns, the importance of air quality factors such as PM<SUB>2.5</SUB>, CO, and NO₂ is high. As a result of analysis by time, the importance of the measurement factors is high in the case of the forecast for the day, and the importance of the forecast factors increases in the forecast for tomorrow and the day after tomorrow. In addition, date, temperature, humidity, and atmospheric pressure all show high importance regardless of time and concentration. Based on the importance of these factors, the LRP_DNN prediction model is developed. As a result, the ACC(accuracy) and POD(probability of detection) are improved by up to 5%, and the FAR(false alarm rate) is improved by up to 9% compared to the previous DNN model.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. LRP를 이용한 입력인자 분석
3. 제안한 LRP_DNN 예보모델
4. 실험 및 결과
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (22)
참고문헌 신청
NIER, A Study of Construction of Air Quality Forecasting System Using Artificial Intelligence( I), 11-1480523-0003221-01: NIER-SP 2017-148, 2017.
G. Yang, H. Lee, and G. Lee, “A Hybrid Deep Learning Model to Forecast Particulate Matter Concentration Levels in Seoul, South Korea,” Atmosphere, Vol. 11, Issue 4, No. 348, 2020.
T. Xayasouk, H. Lee, and G. Lee, “Air Pollution Prediction Using Long Short-Term Memory (LSTM) and Deep Autoencoder (DAE) Models,” Sustainablility, Vol 12, Issue 6, No. 2570, 2020.
S. Yu and Y. Jeon, “Improvement of PM10 Forecasting Performance Using DNN and Secondary Data,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 22, No. 10, pp. 1187-1198, 2019.
S. Yu, “Development of PM10 Forecasting Model for Seoul Based on DNN Using East Asian Wide Area Data,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 22, No. 11, pp. 1300-1312, 2019.
G. Yang, H. Lee, and G. Lee, “A Hybrid Deep Learning Model to Forecast Particulate Matter Concentration Levels in Seoul, South Korea,” Atmosphere, Vol. 11, Issue 4, No. 348, 2020.
T. Xayasouk, H. Lee, and G. Lee, “Air Pollution Prediction Using Long Short-Term Memory (LSTM) and Deep Autoencoder (DAE) Models,” Sustainablility, Vol 12, Issue 6, No. 2570, 2020.
S. Yu and Y. Jeon, “Improvement of PM10 Forecasting Performance Using DNN and Secondary Data,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 22, No. 10, pp. 1187-1198, 2019.
S. Yu, “Development of PM10 Forecasting Model for Seoul Based on DNN Using East Asian Wide Area Data,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 22, No. 11, pp. 1300-1312, 2019.
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