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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.7
- 수록면
- 448 - 456 (9page)
- DOI
- 10.5909/JBE.2023.28.4.448
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스마트농업은 데이터 기반 의사결정을 통해 노동력과 자원을 최적화하고 생산 효율성을 높인다. 실시간으로 수집된 데이터에 기반하여 생산량을 예측하는 분야는 생산성 향상 및 자동화에 중요한 기술이다. 본 논문에서는 시설원예 스마트팜중 파프리카와 오이의 환경 정보와 생육 정보를 활용하여 생산량 예측을 위해 딥러닝 모델을 사용한다. 시계열 예측에 주로 사용되는 MLP(Multi Layer Perceptron), RNN(Recurrent Neural Networks), LSTM(Long Short-Term Memory models), GRU(Gated Recurrent Unit), TCN(Temporal Convolution Network), Transformer 등을 적용하여 룩백 창의 크기와 예측 데이터 크기를 다양하게 조절하여 모델에 따른 예측 성능의 결과를 분석하였다. 스마트팜 데이터 마트의 데이터를 사용하였으며, 각 모델마다 룩백 창의 크기와 예측할 데이터의 크기의 관계를 조사하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
참고문헌
참고문헌 (18)
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SMARTFARM KOREA, https://www.smartfarmkorea.net
Haoyi Zhou, Shanghang Zhang, Jieqi Peng, Shuai Zhang, Jianxin Li, Hui Xiong, and Wancai Zhang, “Informer: Beyond efficient transformer for long sequence time-series forecasting,” arXiv: 2012.07436, Mar 2021. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2012.07436
Haixu Wu, Jiehui Xu, Jianmin Wang, Mingsheng Long, “Autoformer: Decomposition transformers with autocorrelation for long-term series forecasting,” arXiv:2106.13008, Jan 2022. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2106.13008
Shizhan Liu, Hang Yu, Cong Liao, Jianguo Li, Weiyao Lin, Alex X Liu, and Schahram Dustdar, “Pyraformer:Low-complexity pyramidal attention for long-range time series modeling and forecasting,” In International Conference on Learning Representations, Januar
Shiyang Li, Xiaoyong Jin, Yao Xuan, Xiyou Zhou, Wenhu Chen, Yu-Xiang Wang, and Xifeng Yan, “Enhancing the locality and breaking the memory bottleneck of transformer on time series forecasting,” Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 5243-5
Haoyi Zhou, Shanghang Zhang, Jieqi Peng, Shuai Zhang, Jianxin Li, Hui Xiong, and Wancai Zhang, “Informer: Beyond efficient transformer for long sequence time-series forecasting,” arXiv: 2012.07436, Mar 2021. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2012.07436
Haixu Wu, Jiehui Xu, Jianmin Wang, Mingsheng Long, “Autoformer: Decomposition transformers with autocorrelation for long-term series forecasting,” arXiv:2106.13008, Jan 2022. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2106.13008
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Shiyang Li, Xiaoyong Jin, Yao Xuan, Xiyou Zhou, Wenhu Chen, Yu-Xiang Wang, and Xifeng Yan, “Enhancing the locality and breaking the memory bottleneck of transformer on time series forecasting,” Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 5243-5
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