Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference (한국정보통신학회:학술대회논문집)

The Korea Institute of Information and Commucation Engineering (한국정보통신학회)
권호 표지

ANN-XGB based predictions of dissolved oxygen

ANN-XGB를 이용한 수중 산소 농도 예측

  • Published : 2022.10.03
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Abstract

The dissolved oxygen (DO) is one of the factors of ecosystem that affects survival of aquatic life. Artificial neural network - XGboost (ANN-XGB), which was trained by water quality and weather data obtained at Anyang-streamto, was employed to forecast DO after 1 hours. We document the perforamnce of ANN-XGB.

하천의 용존 산소량은 어류의 생존과 관계되는 중요한 수질 정보중 하나이다. 안양천에서 수집된 수질 정보 및 기상 정보를 이용하여 artificial neural network - XGBoost (ANN-XGB)를 훈련하였으며, 12시간 이후의 DO를 예측할 수 있다. 본 발표에서는 ANN-XGB의 performance를 보고한다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 NRF-2020R1C1C1A01005396의 지원을 받음.