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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.1
- 수록면
- 72 - 81 (10page)
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부산공동어시장에서 위판되는 고등어의 일일 위판단가 변동을 인공신경망 기법을 활용하여 예측 실험하였다. 위판량과 위판가격 두가지의 한정된 시계열 입력변수로부터 가상의 입력변수를 생성하여 예측에 필요한 입력변수를 증대시켜 활용함으로써 시계열 자료의 분석 및 예측에 적합한 인공신경망 네트워크의 구축이 가능해졌으며, 일단위의 고등어 위판가격의 예측이 가능함을 알 수 있었다.
본 연구에서는 어획량에 대한 예측에 대하여 언급하지 않았으나, 위판가격 예측의 결과로부터 기후변화와 관련된 물리, 생물학적 해양환경 및 기타 환경 변수의 첨가가 이루어지게 되면 보다 고정도의 어획량 변동 예측이 가능하리라 생각한다. 또한, 어획량의 제한이 설정된 TAC 제도 실시 이후의 시기에 대해서도 양적인 측면과 질적인 측면에 대하여 분석이 필요한 것으로 생각된다.
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참고문헌 (20)
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Aoki, I. / 1992 / Neuro-computing for Forecasting the Catch of Young Sa / Bull. Japan. Soc. Fish. Oceanogr. 56 (2) : 113 ~ 120
Aoki, I. / 1999 / Prediction of response of zooplankton biomass to climatic and oceanic change / Ecological Modelling 120 (2) : 261 ~ 270
Asoh, H. / 1989 / Mathematical Properties of Neural Networks / Jr. Japan. Soc. Artificial Intelligence 4 (2) : 128 ~ 133
Charef, A. / 2010 / Classification of fish schools based on evaluation of acoustic descriptor characteristics / Fish. Sci 76 (1) : 1 ~ 11
Czerwinski, I.A. / 2007 / Short-term forecasting of halibut CPUE: Linear and non-linear univariate approaches / Fish. Res 86 (2) : 120 ~ 128
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