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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국융합학회 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제6권 제4호
발행연도
2015.1
수록면
161 - 167 (7page)

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시계열 데이터를 예측하는 것은 매우 어려운 작업이다. 비선형적인 특성을 갖는 신호에서 얻어지는 데이터들이 불확실성을 가지고 있기 때문이다. 본 논문은 특정 시계열 데이터의 정확한 예측을 위하여 시계열 자료가 어떤 패턴에 따라 변화한다는 전제하에서 과거 자료들을 평균하여 미분으로써, 시계열 변화 패턴의 찾았다. 또한 미분 데이터의 반영 비율에 따라 특이성을 갖는 시계열데이터를 일반화하기 위하여 확률변수를 적용하였다. 순환변동과 계절변동을 소거하고, 불규칙 변동만을 추출하여 경향의 추세를 더한 예측값을 계산하게 된다. 이렇게 예측된 값은 이동평균과 단순이동평균에 의하여 가장 좋은 결과값을 갖는 알고리즘과 비교를 통하여 제안 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
#이동평균 #시계열 예측 #순환변동 #계절변동 #Time PLOT #Moving Average #Time PLOT #Forecasting of Time-series #Cyclical Movement #Seasonal Fluctuation

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Alexandar D. / / Effect of Attractor Construction Methods to Fractal Dimension for Heart Sound Analysis google schola G. Janacek / 1993 / Time Series Forecasting, Simulation, Applications / Ellis Horwood google schola George E. P. Box / 1976 / Time Series Analysis : forcasting and control / Prentice Hall google schola Li-Xin Wang / 1997 / A Course in Fuzzy Systems and Control / Prentice Hall google schola Richard L. Burden / 1997 / Numerical Analysis / International Thomson Publishing Asia google schola

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