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Multivariate Outlier Removing for the Risk Prediction of Gas Leakage based Methane Gas

저자

홍고르출, 김미혜

학술지명

한국융합학회논문지

출판/발행연도

2020

주제

#이상치

요약

본 연구는 IoT 기반 가스 센서 데이터를 활용하여 직접적인 가스 누출 측정 없이 가스 누출 위험 수준을 예측하기 위해 기계 학습 알고리즘을 사용했습니다. 제안하는 방법은 랜덤 포레스트 기반 다변량 이상치 제거 방법이며, 실험 결과 99.71%의 정확도, 99.57%의 AUC, 0.0016의 MSE를 달성했습니다.

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