지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.8
- 수록면
- 1,899 - 1,906 (8page)
- DOI
- 10.9728/dcs.2023.24.8.1899
이용수
DBpia Top 10%동일한 주제분류 기준으로최근 2년간 이용수 순으로 정렬했을 때
해당 논문이 위치하는 상위 비율을 의미합니다.
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
본 연구는 농산물 가격 변동 데이터에 대한 딥러닝 기반 가격 예측 모델의 성능 향상을 위해 특이치 탐지와 처리를 제안한다. 특이치는 데이터의 편향으로 인해 딥러닝 모델의 학습과 가격 예측 성능이 저하되는 문제를 갖고 있다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 데이터를 월별 구간으로 나누어 사분범위를 활용하여 특이치를 탐지하는 방법과 이동평균법을 이용하여 정상성을 가진 시계열 데이터로 변환하는 방법을 제안한다. 실험 결과에서는 농산물 배추, 무, 양파에 대해 적용한 제안 방법이 기존의 LSTM 모델에 비해 높은 성능을 보였다. 기존 LSTM 모델의 평균 절대비 오차(MAPE)가 각각 5.41, 4.15, 5.55였던 반면, 제안한 방법은 각각 4.15, 3.19, 4.92의 오차를 기록하여 성능이 향상되었다. 이는 특이치 탐지와 처리를 통한 딥러닝 기반 예측 모델의 유효성을 확인할 수 있다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 농산물 가격 특이치 탐지
Ⅳ. 특이치 처리를 통한 딥러닝 기반 가격 예측
Ⅴ. 실험 및 평가
VI. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
참고문헌 신청이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
딥러닝 기반의 농산물 가격 예측 시스템에 대한 연구
김진
,
이정일
한국정보기술학회논문지
2019
.06
중장기 농산물 가격 예측을 위한 다단계 시계열 예측 모델
박종현
,
임영우
,
임도현
외 2명
한국컴퓨터정보학회논문지
2023
.02
LSTM 네트워크를 활용한 농산물 가격 예측 모델
신성호
,
이미경
,
송사광
한국콘텐츠학회논문지
2018
.11
농산물 가격 예측에서 오차를 줄이기 위한 요소 탐색
최가은
한국정보과학회 학술발표논문집
2022
.12
인공신경망의 은닉층 최적화를 통한 농산물 가격예측 모델
배경태
,
김창재
한국정보기술학회논문지
2016
.12
최근 본 자료
댓글(0)
0