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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 415 - 426 (12page)
- DOI
- 10.13000/JFMSE.2022.6.34.3.415
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The aquaculture industry is being proposed as a way to cope with the declining fishery self-sufficiency rate. However, a problem arises that aquatic products must be sold in a short period of time once produced due to their unique perishability. In an aspect of this, it is very important to predict the price of seafood in advance. A number of econometric models have been developed for this purpose. Recently, artificial neural network models of machine learning techniques are being developed instead of these econometric models. However, there are not many studies using such artificial neural network models in the domestic fishery industry. In this study, MLP (Multi Layer Perceptron) and LSTM (Long Short-Term Memory) among artificial neural network models were compared with ARMA. As a result, MLP showed superior predictive power compared to other models, and this difference was statistically significant as a result of Diebold and Mariano Test, indicating that there is a possibility of introducing artificial neural networks into the domestic fishery industry.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 분석 방법
Ⅲ. 분석 자료
Ⅳ. 분석 결과
Ⅴ. 결론
References
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