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Forecasting daily PM10 concentrations in Seoul using various data mining techniques 원문보기

Communications for statistical applications and methods = 한국통계학회논문집, v.25 no.2, 2018년, pp.199 - 215  

Choi, Ji-Eun (Department of Statistics, Ewha Womans University) ,  Lee, Hyesun (Department of Statistics, Ewha Womans University) ,  Song, Jongwoo (Department of Statistics, Ewha Womans University)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Interest in $PM_{10}$ concentrations have increased greatly in Korea due to recent increases in air pollution levels. Therefore, we consider a forecasting model for next day $PM_{10}$ concentration based on the principal elements of air pollution, weather information and Beijin...

주제어

참고문헌 (19)

  1. Box GEP and Jenkins GM (1976). Time Series Analysis: Forecasting and Control, Holden-Day, San Francisco. 

  2. Breiman L (2001). Random forests, Machine Learning, 45, 5-32. 

  3. Chaloulakou A, Kassomenos P, Spyrellis N, Demokritou P, and Koutrakis P (2003). Measurements of $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ particle concentrations in Athens, Greece, Atmospheric Environment, 37, 649-660. 

  4. Cheng S,Wang F, Li J, Chen D, Li M, Zhou Y, and Ren Z (2013). Application of trajectory clustering and source apportionment methods for investigating trans-boundary atmospheric $PM_{10}$ pollution, Aerosol and Air Quality Research, 13, 333-342. 

  5. Cortes C and Vapnik V (1995). Support-vector networks, Machine Learning, 20, 273-297. 

  6. Friedman JH (2002). Stochastic gradient boosting, Computational Statistics & Data Analysis, 38, 367-378. 

  7. Granger CWJ and Roselyne J (1980). An introduction to long-memory time series model and frac-tional differencing. Journal of Time Series Analysis, 1, 15-29. 

  8. Hastie T, Tibshirani R, and Friedman J (2009). The Elements of Statistical Learning : Data Mining, Inference, and Prediction (2nd ed), Springer-Verlag, New York. 

  9. Hooyberghs J, Mensink C, Dumont G, Fierens F, and Brasseur O (2005). A neural network forecast for daily average $PM_{10}$ concentrations in Belgium, Atmospheric Environment, 39, 3279-3289. 

  10. Kubat M, Holte R, and Matwin S (1997). Learning when negative examples abound. In Proceedings of the 9th European Conference on Machine Learning (pp. 146-153), Springer, London. 

  11. Nejadkoorki F and Baroutian S (2012). Forecasting extreme $PM_{10}$ concentrations using artificial Neural Networks, International Journal of Environmental Research, 6, 277-284. 

  12. Park C, Kim Y, Kim J, Song J, and Choi H (2011). Datamining using R, Kyowoo, Seoul. 

  13. Perez P and Reyes J (2006). An integrated neural network model for $PM_{10}$ forecasting, Atmospheric Environment, 40, 2845-2851. 

  14. Poggi JM and Portier B (2011). $PM_{10}$ forecasting using clusterwise regression, Atmospheric Environment, 45, 7005-7014. 

  15. Ridgeway G (2012). Generalized Boosted Models: A guide to the gbm package, Accessed March 31, 2010, from: http://cran.r-project.org/web/packages/gbm/vignettes/gbm.pdf 

  16. Sayegh AS, Munir S, and Habeebullah TM (2014). Comparing the performance of statistical models for predicting $PM_{10}$ concentrations, Aerosol and Air Quality Research, 14, 653-665. 

  17. Shaughnessy WJ, Venigalla MM, and Trump D (2015). Health effects of ambient levels of res-pirable particulate matter (PM) on healthy, young-adult population, Atmospheric Environment, 123, 102-111. 

  18. Taneja K, Ahmad S, Ahmad K, and Attri SD (2016). Time series analysis of aerosol optical depth over New Delhi using Box-Jenkins ARIMA modeling approach, Atmospheric Pollution Research, 7, 585-596. 

  19. Zuniga J, Tarajia M, Herrera V, Urriola W, Gomez B, and Motta J (2016). Assessment of the possible association of air pollutants $PM_{10}$ , $O_3$ , $NO_2$ with an increase in cardiovascular, respiratory, and diabetes mortality in Panama City, Medicine, 95, e2464. 

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