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저자정보
Zhang, Yong-Li (Wonkwang University) Na, Sang-Gyun (Wonkwang University) Wang, Bao-Shuai (Wonkwang University)
저널정보
한국산업경제학회 산업경제연구 산업경제연구 제30권 제4호
발행연도
2017.8
수록면
1,407 - 1,427 (21page)
DOI
10.22558/jieb.2017.08.30.4.1407

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회색신경망모형은 제품의 주문 수량을 예측할 때 소 표본과 정보부족 등의 문제를 해결하는데 유용하게 사용할 수 있지만, 예측 시 무작위로 파라미터를 초기화하면 예측정확도가 낮아지는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 전통적인 회색신경망모형의 단점을 보완하기 위해서 MEA(Mind Evolution Algorithm)를 적용한 최적화된 회색 신경망모형을 제시하였다.
본 연구 결과는 다음과 같다. 제품의 주문수량을 예측하기 위해서 MEA(Mind Evolution Algorithm)를 이용한 최적화된 회색신경망모형, PSO(Particle Swarm Optimization)를 이용한 최적화된 회색신경망모형, GA(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화된 회색신경망모형, BP(Back Propagation)을 이용한 회색신경망모형에 대해 비교분석을 하였다. 분석결과를 보면, MEA(Mind Evolution Algorithm)를 이용한 최적화된 회색신경망모형의 예측 총오차 4457.6000, 평균루트오차 920.7372, 평균오차백분율 4.04%, 운영시간은 1.1509초로 분석되었다. 선행연구에서 제시한 가장 우수한 PSO(Particle Swarm Optimization)를 이용한 최적화된 회색 신경망모형 보다, MEA(Mind Evolution Algorithm)를 이용한 최적화된 회색신경망모형의 예측 총 오차가 16.12%, 평균루트오차 12.39%, 평균오차백분율 16.87%가 감소되어, 결과적으로 운영시간이 감소되면서 계산속도가 21.61%가 증가 되었다. 따라서 다른 지능알고리즘과 비교하면, MEA(Mind Evolution Algorithm)를 이용한 최적화된 회색신경망모형은 최고의 예측 정확도와 계산속도가 높다는 장점을 보유하고 있다. 따라서 기업에서 제품의 주문 수량을 예측할 때 소 표본과 정보부족 등의 문제가 발생할 경우, 최적화된 회색신경망모형을 이용하는 것이 필요하다.
#grey neural network model #mind evolutionary algorithm #genetic algorithm #particle swarm optimization #회색신경망모형 #MEA #PSO #GA

목차

Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Literature Review
Ⅲ. Grey Neural Network Model Optimized by Mind Evolutionary Algorithm
Ⅳ. Model Application
Ⅴ. Conclusion
REFERENCES
요약

참고문헌 (31)

참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - Chen, P.W. / 2013 / Using Fruit Fly Optimization Algorithm Optimized Grey Model Neural Network to Perform Satisfaction Analysis for E-Business Service / Applied Mathematics & Information Sciences 7 (2) : 459 ~ 465 google schola [학술지(정기간행물)] - Chen, Y.Y. / 2015 / Mind Evolutionary Bat Algorithm and Its Application to Feature Selection of Mixed Gases Infrared Spectrum / Infrared and Laser Engineering 44 (3) : 845 ~ 851 google schola [학술지(정기간행물)] - Cheng, Z. / 2015 / Adaptive Combination Forecasting Model for China’s Logistics Freight Volume Based on An Improved PSO-BP Neural Network / Kybernetes 44 (4) : 646 ~ 666 google schola [학술지(정기간행물)] - 조준희 / 2007 / 코스닥기업의 도산예측모형에 관한 연구 / 산업경제연구 20 (1) : 141 ~ 161 dbpia [단행본] - Deng, J.L. / 2005 / The Basic Method of Grey System / Huazhong University of Science and Technology Press google schola

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