Design of e-commerce business model through AI price prediction of agricultural products

Nam-Gyu Han; Bonghyun Kim

doi:https://doi.org/10.15207/JKCS.2021.12.12.083

Design of e-commerce business model through AI price prediction of agricultural products

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Type: Academic journal

Author: Nam-Gyu Han (워싱턴주립대학교 컴퓨터과학과) Bonghyun Kim (서원대학교)

Journal: korea convergence society 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제12권 제12호 KCI Accredited Journals

Published: 2021.12

Pages: 83 - 91 (9page)

DOI: https://doi.org/10.15207/JKCS.2021.12.12.083

Usage

Design of e-commerce business model through AI price prediction of agricultural products

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For agricultural products, supply is irregular due to changes in meteorological conditions, and it has high price elasticity. For example, if the supply decreases by 10%, the price increases by 50%. Due to these fluctuations in the prices of agricultural products, the Korean government guarantees the safety of prices to producers through small merchants' auctions. However, when prices plummet due to overproduction, protection measures for producers are insufficient. Therefore, in this paper, we designed a business model that can be used in the electronic transaction system by predicting the price of agricultural products with an artificial intelligence algorithm. To this end, the trained model with the training pattern pairs and a predictive model was designed by applying ARIMA, SARIMA, RNN, and CNN. Finally, the agricultural product forecast price data was classified into short-term forecast and medium-term forecast and verified. As a result of verification, based on 2018 data, the actual price and predicted price showed an accuracy of 91.08%.

#Agricultural product price #AI prediction #e-Commerce #Prediction model #AI algorithm

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서교 / 2005 / GASS를 이용한 농산물 유통 시스템 시뮬레이션 / 한국농공학회논문집 47(4):3~12

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