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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.5
- 수록면
- 397 - 410 (14page)
- DOI
- 10.7465/jkdi.2024.35.3.397
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본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용해 시계열 데이터 예측을 진행하는 경우 활용될 수 있는 교차 검증 방법들을 비교 연구하였다. 시계열 자료의 교차 검증 방법은 시간에 대한 의존성을 보존해야 하기에 자료를 몇 개의 블록으로 나눈 뒤 블록을 임의로 배치하는 방법을 사용하고 있다. 블록을 나누고 배치하는 방법에 따라 소위 TS, KF 그리고 RW 방법론이 널리 쓰이는데, 본 논문은 교차 검증법에 따른 딥러닝 모형의 예측력을 비교하여 시계열 교차 검증법에 대한 장단점을 파악하고자 한다. 각기 다른 특성을 보인 국제 유가, 다우존스 실현 변동성, 전력사용량, 초미세먼지 자료를 이용하여 예측력을 비교한 결과 특정한 교차 방법이 다른 방법론에 비하여 절대적인 우위를 차지하지는 않았다. 하지만 KF 방법의 경우 정상시계열의 특징을 가진 데이터에 대해 좋은 성능을 보였고, 이상 데이터를 포함하고 있는 경우 강건한 결과를 주었다. TS 방법은 주기성을 가지는 자료에서 좋은 성능을 보인 반면 RW 방법은 학습에 필요한 시간이 짧아 계사 시간에 이점이 있었다.
목차
요약
1. 서론
2. 방법론
3. 실증 분석
4. 결론
References
Abstract
참고문헌 (0)
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