텐서 플로우 신경망 라이브러리를 이용한 시계열 데이터 예측
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 랄루무쿰바요니 | - |
dc.contributor.author | 장성봉 | - |
dc.date.available | 2020-04-24T10:25:24Z | - |
dc.date.created | 2020-03-31 | - |
dc.date.issued | 2019 | - |
dc.identifier.issn | 2287-5891 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/kumoh/handle/2020.sw.kumoh/251 | - |
dc.description.abstract | 본 논문에서 인공 신경망을 이용한 시계열 데이터 예측 사례에 대해 서술한다. 본 연구에서는 텐서 플로우 라이브러리를 사용하여 배치 기반의 인공 신경망과 스타케스틱 기반의 인공신경망을 구현하였다. 실험을 통해, 구현된 각 신경망에 대해 훈련 에러와 시험에러를 측정하였다. 신경망 훈련과 시험을 위해서 미국의 인디아나주의 공식 웹사이트로부터 8개월간 수집된 세금 데이터를 사용하였다. 실험 결과, 배치 기반의 신경망 기법이 스타케스틱 기법보다 좋은 성능을 보였다. 또한, 좋은 성능을 보인 배치 기반의 신경망을 이용하여 약 7개월 간 종합 세수 예측을 수행하고 예측된 결과와 실제 데이터를 수집하여 비교 실험을 진행 하였다. 실험 결과, 예측된 종합 세수 금액 결과가 실제값과 거의 유사하게 측정되었다. | - |
dc.language | 영어 | - |
dc.language.iso | en | - |
dc.publisher | 한국정보처리학회 | - |
dc.title | 텐서 플로우 신경망 라이브러리를 이용한 시계열 데이터 예측 | - |
dc.title.alternative | A Time-Series Data Prediction Using TensorFlow Neural Network Libraries | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 장성봉 | - |
dc.identifier.doi | 10.3745/KTCCS.2019.8.4.79 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템, v.8, no.4, pp.79 - 86 | - |
dc.relation.isPartOf | 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 | - |
dc.citation.title | 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 | - |
dc.citation.volume | 8 | - |
dc.citation.number | 4 | - |
dc.citation.startPage | 79 | - |
dc.citation.endPage | 86 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART002459402 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | Artificial Neural Networks | - |
dc.subject.keywordAuthor | Time-Series Data | - |
dc.subject.keywordAuthor | Data Prediction | - |
dc.subject.keywordAuthor | TensorFlow | - |
dc.subject.keywordAuthor | 인공 신경망 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 시계열 데이터 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 데이터 예측 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 텐서플로우 | - |
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
350-27, Gumi-daero, Gumi-si, Gyeongsangbuk-do, Republic of Korea (39253)054-478-7170
COPYRIGHT 2020 Kumoh University All Rights Reserved.
Certain data included herein are derived from the © Web of Science of Clarivate Analytics. All rights reserved.
You may not copy or re-distribute this material in whole or in part without the prior written consent of Clarivate Analytics.