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저자정보
이주현 (광주과학기술원) 이윤관 (광주과학기술원) 홍유진 (광주과학기술원) 전문구 (광주과학기술원)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2019년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2019.6
수록면
1,075 - 1,078 (4page)

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The data including meteorology and air pollutants data for forecasting PM<SUB>10</SUB> concentration recorded by monitoring stations contained various number of missing values due to measurement device defects or inability to measure by natural disasters. Therefore, it is very important to reasonably fill these missing values to improve the accuracy of PM<SUB>10</SUB> concentration prediction. In this paper, we discuss a variety of machine learning based methods including Linear and Non-linear techniques to handle missing data. We use 5 methods to deal with missing values, and for each case creates datasets containing 10 types of weather information collected in Seoul area for predicting PM<SUB>10</SUB>, and we compare the PM<SUB>10</SUB> concentration prediction performance using the datasets based on the Long Short-Term Memory Neural Network. Experiments show that the Non-linear imputation methods achieved significantly improved performance in PM<SUB>10</SUB> concentration prediction compare to the linear imputation methods.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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