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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 제29권 제2호(Ⅱ)
발행연도
2002.10
수록면
328 - 330 (3page)

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본 논문에서는 역전파 신경망(Backpropagation Neural Network)을 시계열 데이터인 주가 데이터를 이용한 주가 예측의 정확도를 향상시키기 위한 학습 방법으로 적용 하였다. 실제 증권거래소의 종목 데이터에서 비교적 등락폭이 안정적인 각 산업분야별 5개의 기업의 5일 이동평균선 데이터 240개를 훈련 데이터로, 20개는 테스트 데이터로 이용하였다. 선정된 입력 데이터를 은닉층의 개수의 은닉 노 ... 전체 초록 보기

목차

요약

1. 서론

2. 관련 연구

3. L2K 예측 시스템

4. 실험 및 평가

5. 결론 및 추후과제

참고문헌

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