Large Language Models의 제로샷 기법을 적용한 렌터카 차량 가격 예측

양지석; 양근보; 이정환; 박철수

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 양지석 (광운대학교) 양근보 (광운대학교) 이정환 (광운대학교) 박철수 (광운대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 2,503 - 2,506 (4page)

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One of the most significant innovations in human history, the automobile has become central to modern transportation. However, for some individuals, purchasing a vehicle is neither economical nor practical, leading to the rise of car rental services as a key business sector. Rapid growth in tourism and travel industries has further accelerated this trend, drawing considerable attention from consumers. Nonetheless, users of these services face confusion due to fluctuating prices, and price prediction remains a crucial issue for providers. Accurate price prediction allows companies to distinguish between high and low demand periods, enabling appropriate discounting and price adjustments. Additionally, analyzing customer patterns can inform various promotional and marketing strategies. Thus, predicting rental car prices has emerged as an important issue. To address this, we propose a prediction model applying Large Language Models(LLM) algorithms. Traditional prediction algorithms rely on historical data and lack flexibility with diverse data types. To overcome these limitations, various LLM prediction models have been developed, notably Time-LLM algorithms based on prompt engineering, which show potential in addressing these challenges. This study aims to utilize the Time-LLM model to attempt both short-term and long-term predictions of rental car prices, and explore the applicability of LLM in the field of time series forecasting based on the results.

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