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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
유숙현 (안양대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제24권 제10호
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)

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