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지수평활법을 외생변수로 사용하는 자기회귀 신경망 모형
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| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 김민재 | - |
| dc.contributor.author | 성병찬 | - |
| dc.date.accessioned | 2024-07-26T01:31:13Z | - |
| dc.date.available | 2024-07-26T01:31:13Z | - |
| dc.date.issued | 2024-06 | - |
| dc.identifier.issn | 1225-066X | - |
| dc.identifier.issn | 2383-5818 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/cau/handle/2019.sw.cau/75228 | - |
| dc.description.abstract | 본 논문에서는 자기회귀 신경망 모형과 지수평활법을 결합(NNARX+ETS 모형)하고 그 성능을 평가한다. 제안된 결합 모형은 시계열 자료를 예측하기 위하여 NNARX 모형의 외생변수로서 ETS 모형의 구성 성분을 활용한다. 이 모형의 주요 아이디어는, 신경망 모형이 원시계열 자료의 과거 시차만을 고려하는 것을 한계를 넘어서서 전통적 시계열 예측 방법인 지수평활법에 의해서 추출된 정제된 시계열 구성 성분까지도 추가로 신경망 모형의 입력값으로 사용하는 것이다. 예측 성능 평가는 2가지 실제 시계열 자료를 사용하였으며 제안된 모형을 NNAR 모형 및 전통적 시계열 분석 방법인 ETS와 ARIMA 모형과 비교하였다. | - |
| dc.format.extent | 13 | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | KOR | - |
| dc.publisher | 한국통계학회 | - |
| dc.title | 지수평활법을 외생변수로 사용하는 자기회귀 신경망 모형 | - |
| dc.title.alternative | Neural network AR model with ETS inputs | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.identifier.doi | 10.5351/KJAS.2024.37.3.297 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 응용통계연구, v.37, no.3, pp 297 - 309 | - |
| dc.identifier.kciid | ART003096081 | - |
| dc.description.isOpenAccess | N | - |
| dc.citation.endPage | 309 | - |
| dc.citation.number | 3 | - |
| dc.citation.startPage | 297 | - |
| dc.citation.title | 응용통계연구 | - |
| dc.citation.volume | 37 | - |
| dc.publisher.location | 대한민국 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | ETS | - |
| dc.subject.keywordAuthor | ARIMA | - |
| dc.subject.keywordAuthor | NNAR | - |
| dc.subject.keywordAuthor | NNARX | - |
| dc.subject.keywordAuthor | combined forecast | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 지수평활법 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 자기회귀 신경망 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 자기회귀 외생변수 신경망 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 결합 모형 | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | esci | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
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