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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Lee, Young-Chan (Sogang University) Seo, Chang-Gab (Tongmyong University)
저널정보
한국정보시스템학회 정보시스템연구 정보시스템연구 제10권 제2호
발행연도
2001.1
수록면
151 - 164 (14page)

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2001

Airline In-flight Meal Demand Forecasting with Neural Networks and Time Series Models
Lee ,  Young-Chan ,  Seo 외 1명 정보시스템연구 2001.01 학술저널

2000

Airline In-flight Meal Demand Forecasting with Neural Networks and Time Series Models
Lee ,  Young-Chan 한국정보시스템학회 추계 학술발표논문집 2000.01 학술대회자료

초록· 키워드

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현재의 항공사 기내식 수요예측 시스템으로는 항공기 운항의 지연이나 초과 주문으로 인한 손실 문제를 해결하기 힘든 것으로 알려져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 항공기 기내식 시계열 자료만을 입력변수로 사용한 단순인공신경망모형(simple neural network model), 단순인공신경망모형에 전통적인 시계열 기법(본 연구에서는 지수 평활법)의 예측 결과를 입력변수로 추가한 혼합인공신경망모형(hybrid neural network model), 그리고 혼합인공신경 망 모형에 상관관계가 높은 다른 시계열 자료(본 논문에서는 유사 노선의 다른 항공기 기내식 시계열 자료)를 인공신경망의 입력변수로 추가시킨 하이퍼혼합인공신경망모형(hyper hybrid neural network model)을 새로운 항공기 기내식 수요예측 기법으로 제안하고, 이들 모형의 예측력을 비교 분석하였다. 분석 결과 하이퍼혼합인공신경망 모형의 예측력이 가장 우수한 것으로 나타나, 인공신경 망을 기반으로 한 수요예측에 있어 상관관계가 높은 다른 시계열 자료를 입력변수로 추가함으로써 인공신경망모형의 예측력을 개선시킬 수 있음을 알 수 있었다

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