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저자정보
Yong-Jin Jung (Korea University of Technology and Education) Chang-Heon Oh (Korea University of Technology and Education)
저널정보
한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2023 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.14 No.1
발행연도
2023.1
수록면
272 - 275 (4page)

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Various studies have been conducted to improve the accuracy of fine dust prediction, but there is a problem that deep learning models do not work well due to various characteristics according to fine dust concentration. In this paper, we propose a fine dust concentration prediction model based on EEMD-LSTM to decompose and reflect the characteristics of fine dust concentration. After decomposing the fine dust concentration through EEMD, the final fine dust concentration value is derived by ensembling the prediction results according to the derived characteristics. As a result of schematizing the performance evaluation of the model, it was confirmed that the result was very similar to the actual value.

목차

Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. DATA COMPOSITION
Ⅲ. MODEL DESIGN
Ⅳ. PERFORMANCE EVALUATION
Ⅴ. DISCUSSION AND CONCLUSIONS
REFERENCES

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