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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 1,131 - 1,137 (7page)
- DOI
- 10.6109/jkiice.2024.28.10.1131
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시계열 예측은 금융, 경제, 기상, 에너지 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 한다. 전통적으로 많이 사용되는 SARIMAX 모델은 시계열 데이터의 계절성, 추세 및 외생 변수를 고려하지만, 선형 가정에 기반하여 비선형 패턴을 포착하는 데 한계가 있다. 반면, 딥러닝 기반의 순환 신경망 모델, 특히 GRU는 비선형성을 효과적으로 모델링할 수 있는 능력으로 주목받고 있다. 본 연구의 목표는 SARIMAX 모델의 선형적 예측 능력과 GRU 모델의 비선형적 예측능력을 결합한 Stacked SARIMAX-GRU 모델을 제안하여, 시계열 예측의 정확성을 향상시키는 것이다. 본 모델은 스태킹 기법을 통해 두 모델의 예측 결과를 메타 모델의 입력으로 사용하여 시계열 예측의 정확성을 향상시킨다. 실증 분석을 통해 제안된 모델이 기존의 SARIMAX 모델 및 GRU 모델을 단독으로 사용했을 때보다 우수한 예측 성능을 보임을 확인하였으며, MAE, MAPE, RMSE와 같은 오차는 감소하고, R-squared 값은 높아짐을 확인하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안 방법론
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
D. Shin, G. Chae, and M. Park, “Prediction of COVID-19 Confirmed Cases by Using Big Data and Time Series Analysis,” Journal of Applied Reliability, vol. 22, no. 4, pp. 352-362, Dec. 2022. DOI : 10.33162/JAR.2022.12.22.4.352.
S. Zhang, H. Lee, and W. Yhang, “A Study on Forecasting Demand for Whale Tourism in Ulsan Using the Seasonal ARIMA Model,” Journal of Tourism and Leisure Research, vol. 34, no. 9, pp. 85-99, Sep. 2022. DOI : 10.31336/JTLR.2022.9.34.9.85.
M. Kang, S. Park, T. Kim, and T. Lee, “Short-Term Forecasting of Nonlinear Time Series Data using SARIMA,” in Proceedings of Korean Society of Mechanical Engineers Spring and Autumn Conference, Busan: KR, pp. 63-64, 2023.
H. Yoon and W. Choi, “Forecasting International Tourist Visits in South Korea using SARIMA and RNN Models,” Journal of Product Research, vol. 41, no. 3, pp. 21-28, Jun. 2023. DOI: 10.36345/kacst.2023.41.3.003.
S. Lee and K. kwahk, “Development of Demand Forecasting Model for Public Bicycles in Seoul Using GRU,” Journal of Intelligence and Information Systems, vol. 28, no. 4, pp. 1-25, Dec. 2022. DOI: 10.13088/jiis.2022.28.4.001.
S. Zhang, H. Lee, and W. Yhang, “A Study on Forecasting Demand for Whale Tourism in Ulsan Using the Seasonal ARIMA Model,” Journal of Tourism and Leisure Research, vol. 34, no. 9, pp. 85-99, Sep. 2022. DOI : 10.31336/JTLR.2022.9.34.9.85.
M. Kang, S. Park, T. Kim, and T. Lee, “Short-Term Forecasting of Nonlinear Time Series Data using SARIMA,” in Proceedings of Korean Society of Mechanical Engineers Spring and Autumn Conference, Busan: KR, pp. 63-64, 2023.
H. Yoon and W. Choi, “Forecasting International Tourist Visits in South Korea using SARIMA and RNN Models,” Journal of Product Research, vol. 41, no. 3, pp. 21-28, Jun. 2023. DOI: 10.36345/kacst.2023.41.3.003.
S. Lee and K. kwahk, “Development of Demand Forecasting Model for Public Bicycles in Seoul Using GRU,” Journal of Intelligence and Information Systems, vol. 28, no. 4, pp. 1-25, Dec. 2022. DOI: 10.13088/jiis.2022.28.4.001.
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