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다중 유사 시계열 모델링 방법을 통한 예측정확도 개선에 관한 연구
A Study on Improving Prediction Accuracy by Modeling Multiple Similar Time Series
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- 발행기관
- 국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
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- 간행물
- 한국인터넷방송통신학회 논문지 KCI 등재 바로가기
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- 통권
- 제10권 제6호 (2010.12)바로가기
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- 페이지
- pp.137-143
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A134043
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- A method for improving prediction accuracy through processing time series data has been studied in this research. We have designed techniques to model multiple similar time series data and avoided the shortcomings of single prediction model. We predicted the future changes by effective rules derived from these models. The methods for testing prediction accuracy consists of three types: fixed interval, sliding, and cumulative method. Among the three, cumulative method produced the highest accuracy.
- 한국어
- 본 연구에서는 시계열 자료처리를 통해 예측정확도를 개선시키는 방안에 대해 연구하였다. 단일 예측 모형의 단점을 개선하기 위해 유사한 시계열 자료를 선정하여 이들로부터 모델을 유도하였다. 이 모델로부터 유효 규칙을 생성해내 향후 자료의 변화를 예측하였다. 실험을 통해 예측정확도에 있어 유의한 수준의 개선효과가 있었음을 확인하였다. 예측모델 구성을 위해 고정구간과 가변구간을 두고 모델링하여 고정구간, 창이동, 누적구간 방식으로 구분하여 예측정확도를 측정하였다. 이중 누적구간 방식이 가장 정확도가 높게 나왔다.
목차
요약
Abstract
I. 서론
II. 관련연구
1. 마코프 체인 모델
2. 자료의 정규화
III. 본론
IV. 실험 및 결과
1. 실험자료
2. 실험결과
V. 결론
참고문헌
키워드
시계열 마코프모델 예측모델 time series Markov model Prediction model.저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
- 설립연도
- 2000
- 분야
- 공학>전자/정보통신공학
- 소개
- 인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 2289-0238
- eISSN
- 2289-0246
- 수록기간
- 2001~2025
- 십진분류
- KDC 326 DDC 380
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