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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 최재현
- 발행연도
- 2017
- 저작권
- 숭실대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수37
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인공신경망의 성능의 최적화에 영향을 미치는 요인은 은닉층의 수, 학습률, 모멘텀 등이 있다. 이 값들이 실제 농산물 가격예측에 어떤 영향을 미치는 가를 알아보는 것이 본 연구의 목적이다.
이를 검증하기 위해 인공신경망 알고리즘을 통한 당해년도 안동지역의 오이 가격예측을 한다. 독립변수는 기상청의 2013~2015년도 안동지역 21개의 농업기상관측 데이터셋 중에 선형회귀분석을 통해 가장 연관성이 있는 7가지 데이터셋을 설정한다. 종속변수로는 농업진흥청 공공개방데이터인 2013~2015년도의 안동지역 실제 오이의 판매 가격을 설정한다. 또한, 인공신경망의 은닉층 구성은 가장 보편적인 3-tier model을 기본으로 구성하고, 은닉층의 수, 모멘텀과 학습률 계수를 차례대로 늘려나가면서 실제 가격과 예측 가격의 차이를 비교한다.
본 연구는 선형회귀분석으로만 가격예측하기 보다는 독립변수 선정에 선형회귀분석을 사용하여 21개 예비 독립변수 중 연관성이 높다고 판단된 7개의 독립변수를 선정하여 예측정확도를 높인 점과 그 후에 인공신경망 기법을 사용하는 등 선형회귀분석과 인공신경망 기법을 혼합 사용함으로써 예측 정확도를 전자에 비해 14.77% 높였다는 점에 의의가 있다.
이를 검증하기 위해 인공신경망 알고리즘을 통한 당해년도 안동지역의 오이 가격예측을 한다. 독립변수는 기상청의 2013~2015년도 안동지역 21개의 농업기상관측 데이터셋 중에 선형회귀분석을 통해 가장 연관성이 있는 7가지 데이터셋을 설정한다. 종속변수로는 농업진흥청 공공개방데이터인 2013~2015년도의 안동지역 실제 오이의 판매 가격을 설정한다. 또한, 인공신경망의 은닉층 구성은 가장 보편적인 3-tier model을 기본으로 구성하고, 은닉층의 수, 모멘텀과 학습률 계수를 차례대로 늘려나가면서 실제 가격과 예측 가격의 차이를 비교한다.
본 연구는 선형회귀분석으로만 가격예측하기 보다는 독립변수 선정에 선형회귀분석을 사용하여 21개 예비 독립변수 중 연관성이 높다고 판단된 7개의 독립변수를 선정하여 예측정확도를 높인 점과 그 후에 인공신경망 기법을 사용하는 등 선형회귀분석과 인공신경망 기법을 혼합 사용함으로써 예측 정확도를 전자에 비해 14.77% 높였다는 점에 의의가 있다.
목차
제 1 장 서론 1제 2 장 관련 연구 32.1 다중 선형회귀분석과 인공신경망 분석 32.2 인공신경망 모델에서 은닉층 수가 예측에 미치는 영향 52.3 인공신경망 모델에서 은닉층의 노드수가 예측에 미치는 영향 72.4 인공신경망 모델에서 학습률과 모멘텀이 예측에 미치는 영향 82.5 인공신경망을 통한 기존의 가격예측 모델 9제 3 장 인공신경망을 이용한 농산물가격 예측모델 설계 113.1 훈련용 데이터셋과 테스트용 데이터셋의 선정 113.2 인공신경망에 입력할 독립변수의 선정 123.3 농산물 가격 예측 시스템에서 은닉층 수가 예측에 미치는 영향 163.4 농산물 가격 예측 시스템에서 모멘텀 계수와 학습률이 예측에 미치는 영향 183.5 농산물 가격 예측 시스템에서 은닉층 노드 수가 예측에 미치는 영향 193.6 오이 가격예측 인공신경망 모델 정립 20제 4 장 실험 결과 및 정확도 비교 224.1 은닉층(hidden layer)의 수에 따른 가격 예측률의 변화 224.2 모멘텀에 따른 가격 예측률의 변화 234.3 학습률에 따른 가격 예측률의 변화 244.4 본 논문의 인공신경망 모델과 선형회귀분석 모델과의 비교 254.5 실험을 통해 예측한 가격과 실제 가격의 비교 26제 5 장 결론 및 향후 과제 27참고문헌 28
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