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논문 기본 정보
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- 저널정보
- 한국통계학회 CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) 제30권 제5호
- 발행연도
- 2023.9
- 수록면
- 517 - 530 (14page)
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Recent studies revealed that fine dust in ambient air may cause various health problems such as respiratory diseases and cancer. To prevent the toxic eects of fine dust, it is important to predict the concentration of fine dust in advance and to identify factors that are closely related to fine dust. In this study, we developed a Bayesian network model for predicting PM10 concentration in Seoul, Korea, and visualized the relationship between important factors. The network was trained by using air quality and meteorological data collected in Seoul between 2018 and 2021. The study results showed that current PM10 concentration, season, carbon monoxide (CO) were the top 3 eective factors in 24 hours ahead prediction of PM10 concentration in Seoul, and that there were interactive eects.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Bayesian network
3. Data
4. Bayesian network prediction model
5. Summary and discussion
References
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