RF1 LSTM 딥러닝을 이용한 오존 농도 추정 장단기 메모리(Long Short-Term Memory: LSTM)는 시계열 자료에 많이 사용되는 딥러닝 알고리즘입니다. LSTM 구동 예시Gemini와 ChatGPT로 오존 농도를 추정하는 LSTM 코드를 만들었고, 이 코드를 스파이더에서 실행한 화면입니다. 도시대기측정소 한 지점의 기준성 대기오염물질(PM2.5, PM10, SO2, NO2, CO)과 ASOS 기상(풍향, 풍속) 자료만 사용했습니다. 오존을 모델링하기 위해서는 일사량이나 다른 기상정보를 추가할 수도 있지만, 지금은 단순 LSTM 예시 코드를 만들고, 머신러닝 중에서 가장 자주 사용하는 랜덤 포레스트와 비교하기 위해 최대한 간단한 자료만 사용했습니다. 1년 동안의 일평균 농도 추세입니다. 실측값과 모델값 추세가 상당히 일치합니다. 테.. 2026. 1. 24. 이전 1 다음
