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LSTM을 이용한 대한민국의 여름 강우변화에 따른 전력소모량 예측모델 : 계절용 가전기기를 중심으로
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- 발행기관
- 한국경영정보학회 바로가기
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- 간행물
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
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- 통권
- 2023년도 한국경영정보학회 추계 학술대회 (2023.11)바로가기
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- 페이지
- pp.334-338
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A444645
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원문정보
초록
- 한국어
- 본 연구 에서는 원활한 여름철 전력수급을 위해 , 대한민국의 여름 강우량과 특정 계절용 가전기기의 보급률 및 전력소비량과의 상관관계를 상관관계를 분석하고, 시계열 데이터의 특성을 파악하여 LSTM을 기반으로 전력수요를 예측하는 모델을 수립하고자 한다
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 모델 설명
2.1 LSTM (Long-Short Term Memory)
2.2. ARIMA (Autoregressive Integrated Moving-Average)
Ⅲ. 사례연구
3.1 기초 데이터
3.2 예측모델
Ⅳ. 결론
References
키워드
강우량 계절가 LSTM 딥러닝 시계열 예측모델저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
- 설립연도
- 1989
- 분야
- 사회과학>경영학
- 소개
- 이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.
간행물
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- 간행물명
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 1990~2025
- 십진분류
- KDC 325 DDC 658
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