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논문 기본 정보

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저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제19권 제5호
발행연도
2017.1
수록면
2,457 - 2,468 (12page)

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본 연구는 2001년에서 2015년까지 서울시 월별 평균 미세먼지 PM10 농도에 대한 다양한 일변량 시계열 모형 적합 및 예측 문제를 다루었다. 2001~2014년 자료를 사용하여, 가변수 회귀분석, 지수평활, ARIMA, 상태공간지수평활(ETS 방법), 시계열분해(STL 방법) 등을 적용하였다. 분석 결과 가변수 회귀, ETS, STL을 적용한 모형의 결정계수는 0.60 이상으로 나왔으며 평균오차제곱, AIC, BIC 등의 통계량 역시 낮은 수준으로 비교적 적합이 우수함을 볼 수 있었다. 모형 예측력을 평가하기 위해, 각 시계열 분석 방법 중 최적 모형을 선택하여 2014년과 2015년 미세먼지 농도를 예측하였다. 2014년 추정치의 결정계수는 0.75 이상이며, RMSE 역시 낮게 나타났고, 가법 윈터스평활이 적절한 모형으로 판정되었다. 2015년 추정치의 결정계수는 0.40 대의 낮은 수준이며, RMSE가 2014년에 비해 높게 나타나 예측이 2014년에 비해 정확하지는 못하였지만, 상태공간지수평활인 ETS(M,A,M) 모형이 비교적 적절하게 작동함을 볼 수 있었다. 이는 2015년의 2, 3월의 PM10 농도가 전년에 비해 높게 관찰되었고, 9월의 PM10 농도가 낮게 관측되었기 때문이다.
#미세먼지 #시계열회귀 #상태공간지수평활 #분해법. #ARIMA #Particulate matter #Time series regression #ARIMA #Exponential smoothing state space #Seasonal trend decomposition using loess.

목차

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참고문헌 (14)

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Cleveland, R. B. / 1990 / STL : A seasonal-trend decomposition procedure based on loess / Journal of Official Statistics 6 : 3 ~ 73 google schola Coghlan, A. / 2015 / A little book of R for time series, Release 0.2 / Creative Commons Attribution google schola Hyndman, R. / 2008 / Forecasting with exponential smoothing: The state space approach, Springer series in Statistics / Springer google schola Kim, J. Y. / 2015 / Forecasting the monthly abundance of anchovies in the south sea of korea using a univariate approach / Fisheries Research 161 : 293 ~ 302 google schola Park, U. / 2002 / Time series analysis / Free-academy google schola

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