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대기오염물질과 기상변수를 이용한 일사량 예측

저자
황영은, 강다영, 나명환, 윤상후
학술지명
한국데이터정보과학회지
출판/발행연도
2021
주제
요약

본 연구는 대기오염물질 농도와 기상변수를 모두 고려한 트리 기반 앙상블 모형을 통해 지표면 일사량을 예측하는 방법을 제시한다. 2015년부터 2019년까지의 기상 및 대기오염 데이터를 활용하여 랜덤포레스트, GBM, XGboost 모델을 적용하고 5겹 교차검증을 통해 성능을 평가한 결과, 최적화된 랜덤포레스트 모델이 가장 우수한 예측력을 보였다. 일조시간과 가조시간이 일사량 예측에 중요한 변수로 나타났으며, 미세먼지 농도와 구름 양은 상대적으로 영향이 적었다.

학술지 영향력
[한국데이터정보과학회지]
KCI
1.06
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