메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국통계학회 CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) 제25권 제2호
발행연도
2018.3
수록면
199 - 215 (17page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
Interest in PM<sub>10</sub> concentrations have increased greatly in Korea due to recent increases in air pollution levels. Therefore, we consider a forecasting model for next day PM<sub>10</sub> concentration based on the principal elements of air pollution, weather information and Beijing PM<sub>2.5</sub>. If we can forecast the next day PM<sub>10</sub> concentration level accurately, we believe that this forecasting can be useful for policy makers and public. This paper is intended to help forecast a daily mean PM<sub>10</sub>, a daily max PM<sub>10</sub> and four stages of PM<sub>10</sub> provided by the Ministry of Environment using various data mining techniques. We use seven models to forecast the daily PM<sub>10</sub>, which include five regression models (linear regression, Randomforest, gradient boosting, support vector machine, neural network), and two time series models (ARIMA, ARFIMA). As a result, the linear regression model performs the best in the PM<sub>10</sub> concentration forecast and the linear regression and Randomforest model performs the best in the PM<sub>10</sub> class forecast. The results also indicate that the PM<sub>10</sub> in Seoul is influenced by Beijing PM<sub>2.5</sub> and air pollution from power stations in the west coast.
#ARFIMA #gradient boosting #linear regression #neural network #PM< #sub> #10< #/sub> # concentration #Randomforest #support vector machine

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

Optimal stock investment strategy using prediction models
Jimin Kim ,  Jongwoo Song CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) 2024 .11
A comparison of imputation methods using machine learning models
Heajung Suh ,  Jongwoo Song CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) 2023 .05
Recent deep learning methods for tabular data
Yejin Hwang ,  Jongwoo Song CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) 2023 .03
Predicting Gross Box Office Revenue for Domestic Films
Jong Woo Song ,  Su Ji Han CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) 2013 .07
A Note on the History of the Gambler`s Ruin Problem
Seong Joo Song ,  Jong Woo Song CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) 2013 .03

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2023-310-001569472