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저자정보
M. F. Mridha (Bangladesh University of Business & Technology) Md. Abdul Hamid (University of Asia Pacific) Shaon Hossain Sani (University of Asia Pacific) Akramkhan Rony (University of Asia Pacific) Seungmin Oh (Chonnam National University) Jinsul Kim (Chonnam National University)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 The Journal of Contents Computing JCC Vol.1 No.1
발행연도
2019.12
수록면
11 - 23 (13page)
DOI
10.9728/jcc.2019.12.1.1.11

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Particulate matter (PM10) is a general term used for a mixture of solid particles and liquid droplets. PM10 is the most significant air pollutant associated with diseases and death compared to other measured criteria pollutants. In this paper, we have focused on PM10 concentration at Dhaka city in Bangladesh. With the help of our proposed predictive model to predict hourly criteria air pollutant concentrations. The ambient air quality data were collected from October 2016 to March 2019. We have used Artificial Neural Network (ANN) to fill the missing value of our Dataset. And we have used Ensemble model (StackNet) to predict PM10. The average correlation coefficient (R) and root-mean square error (RMSE) values when comparing predictions and measurements were 0.94 and 26.14, respectively.
#Particulate matter (PM10) #ANN #StackNet

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related work
3. Data processing and analysis
4. Methodology
5. Result Analysis
6. Conclusion
References

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