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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.12
- 수록면
- 265 - 272 (8page)
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This study presents a method for expanding the prediction range of rebar price prediction using the short-term prediction method of deep learning. In general, the prediction range of a short-term prediction is dependent on the time interval of the data to be entered, so it can be expanded by adjusting the time interval of the data. However, as the range of forecasts increases, the size of the data decreases, which can lead to overfitting that cannot guarantee good results. The average accuracy of the forecasts is approximately 98.49% when the scope of the forecasts is extended from 1 month to 2 and 3 months with the proposed approach presented in this study. In addition, this approach could be used as a basis for expanding the predictive range of deep learning in a study that predicts prices with time series data including common building materials.
목차
Abstract
1. 서론
2. 건설프로젝트의 자재 사용계획 및 구매단계에서 딥러닝의 활용 범위에 관한 고찰
3. 딥러닝 예측방법에 관한 문헌 고찰
4. 딥러닝 관련 이론적 고찰
5. 딥러닝 환경 구성
6. 순환신경망 예측범위 확대를 위한 데이터 시간 단위 재구성
7. 실험 방법
8. 실험 결과
9. 결론
REFERENCES
참고문헌 (26)
참고문헌 신청
Bergstra, J., & Bengio, Y. (2012). Random search for hyper-parameter optimization, The Journal of Machine Learning Research, 13(1), pp. 281-305.
Choi, Y., Yim, H., & Park, B. (2009). Analysis on the Lotting Price Fluctuation of the Multi-Family Attached House According to the Construction Material Cost Variation, Journal of The Korean Society of Civil Engineers, 29(6D), pp. 753-760.
Choi, M., & Kwon, O. (2008). Construction material cost increase and countermeasures, Construction trend briefing by Korea Institute of Construction Industry, Vol. 2008 No.6, pp. 2-34.
Chung, W., Park, G., Gu, Y., Kim, S., & Yoo, S. (2019). City Gas Pipeline Pressure Prediction Model, Journal of Society for e-Business Studies, 23(2), pp. 33-47.
Fischer, T., & Krauss, C. (2018). Deep learning with long short-term memory networks for financial market predictions, European Journal of Operational Research, 270(2), pp. 654-669.
Choi, Y., Yim, H., & Park, B. (2009). Analysis on the Lotting Price Fluctuation of the Multi-Family Attached House According to the Construction Material Cost Variation, Journal of The Korean Society of Civil Engineers, 29(6D), pp. 753-760.
Choi, M., & Kwon, O. (2008). Construction material cost increase and countermeasures, Construction trend briefing by Korea Institute of Construction Industry, Vol. 2008 No.6, pp. 2-34.
Chung, W., Park, G., Gu, Y., Kim, S., & Yoo, S. (2019). City Gas Pipeline Pressure Prediction Model, Journal of Society for e-Business Studies, 23(2), pp. 33-47.
Fischer, T., & Krauss, C. (2018). Deep learning with long short-term memory networks for financial market predictions, European Journal of Operational Research, 270(2), pp. 654-669.
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