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Recurrent 신경망 모형을 이용한 시계열 예측
Time Series Prediction Using a Recurrent Neural Network Model
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- 발행기관
- 한국생산성학회 바로가기
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- 간행물
- 생산성연구: 국제융합학술지 바로가기
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- 통권
- 제14권 제3호 (2000.12)바로가기
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- 페이지
- pp.33-46
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A316762
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- This paper presents a recurrent neural network model which takes outputs of a hidden layer of multilayer neural network (MNN) as inputs. The proposed network model has a context layer for taking input streams out of the hidden layer. We have proved that the proposed recurrent neural network (RNN) model should be a generalized form of nonlinear autoregressive moving average (NARMA) model. We have tested performances of the proposed method for a few time series data. The prediction performances of the recurrent neural network model are shown to be competitive enough for a general predictor.
목차
I. 서론
1. 연구배경
2. 연구목적
II. 연구모형 및 방법
1. 시계열 예측 모형 (Time Series Prediction Models)
2. 통계적 시계열모형과 신경망 시계열모형
III. 실험결과의 분석
IV. 결론
참고문헌
ABSTRACT
저자
간행물 정보
발행기관
-
- 발행기관명
- 한국생산성학회 [Korea Productivity Association]
- 설립연도
- 1985
- 분야
- 사회과학>경제학
- 소개
- 본 학회는 생산성에 관련된 학술연구의 진흥과 회원상호간의 친목을 도모함을 목적으로 한다. 그리고 다음의 사항에 주력한다. - 생산성에 관련된 학술연구의 진흥 - 생산성 향상을 위한 산학연계의 확립 - 회원상호간의 친교 및 정보교환 강화
간행물
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- 간행물명
- 생산성연구: 국제융합학술지 [Productivity Research: An International Interdisciplinary Journal]
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 1225-3553
- 수록기간
- 1987~2025
- 등재여부
- KCI 등재
- 십진분류
- KDC 325 DDC 330
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