온라인 뉴스 및 기온 데이터를 이용한 딥러닝 기반 돼지고기 가격 예측모델 성능비교

Q: 이 논문에서 정의한 돼지고기 가격 예측모델이란 무엇인가?

돼지고기 가격 예측모델은 사회적 이슈를 반영하는 온라인 뉴스와 계절적 특성을 가진 기온 데이터를 활용하여 딥러닝 기반 시계열 예측 모델들을 적용해 미래 돼지고기 가격을 예측하는 시스템이다. 이는 다양한 변인을 동시에 고려하여 기존 연구의 한계를 보완한다.

Q: 온라인 뉴스와 기온 데이터를 활용한 돼지고기 가격 예측에서 가장 성능이 좋은 딥러닝 모델은 무엇인가?

연구 결과, 온라인 뉴스와 기온 데이터를 활용한 돼지고기 가격 예측에서는 BILSTM 모델이 RNN 및 LSTM 모델에 비해 가장 높은 예측 성능을 보였다. 이는 BILSTM이 문장 구성 요소의 중요도를 순차 및 역순 양방향에서 인식하기 때문이다.

최재성; 김민경

학술대회자료

저자정보: 최재성 (선문대학교) 김민경 (선문대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2022년도 한국통신학회 동계종합학술발표회 논문집

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농산물 가격의 인상은 사료가격 인상과 더불어 돼지고기 가격 인상의 원인이 되기도 한다. 돼지고기 가격 인상은 비단 농산물 가격뿐만 아니라 계절 및 사회적 변화 등 그 요인이 다양하다. 특히, 돼지고기 소비량이 많은 국내의 경우 돼지고기 가격 예측을 위한 연구가 진행 ... 전체 초록 보기

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