단기 천연가스 가격 예측에 있어서 인공신경망의 활용에 대한 연구

Abstract

인공신경망을 활용한 예측 모형은 우수한 예측력으로 인하여 시계열 분석에서도 꾸준하게 사용되어왔다. 이에 본 연구에서는 비전통가스의 본격적인 개발로 최근 많은 주목을 받고 있는 천연가스 가격을 단기적으로 예측하기 위한 인공신경망 모형을 구성해 보았다. 모형 구축을 위한 표본 자료로 Henry Hub 가격을 사용하였으며 최근 가장 활용도가 높은 역전파 알고리즘을 이용하였다. 고정식과 연속식 예측방식, 학습기간, 입력층과은닉층 노드를 조절한 모형을 설정하여 비교 분석하였다. 분석 결과, 연속 방식을 사용하고 입력 노드 6개, 은닉노드 10개로 설정한 모형이 예측 오차가 가장 작게 나타나 최적 모형인 것으로 나타났다.

Because of its good performance in forecasting, artificial neural network(ANN) has been steadily appliedin time series analyses. We applied this ANN to forecast short-run natural gas prices which received a lot ofattention due to the boom of unconventional gas developments. The Henry Hub spot price was analyzed anda back-propagation algorithm which is the most popular method in ANN was applied. We changed ANNforecasting methods(cascading vs. fixed point), training periods, input numbers, and nodes of hidden layer fora comparison. As result, the cascading model with six inputs and ten nodes in the hidden layer had the minimumforecasting error which means the optimal model.