렌터카 가격 예측을 위한 Lag-Llama 모델의 제로샷 기법 적용

류한웅; 박철수

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 류한웅 (광운대학교) 박철수 (광운대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 1,821 - 1,825 (5page)

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Predicting rental car price fluctuations is crucial for both rental car operators and consumers, as accurate predictions could contribute to cost reduction and profit maximization. This study proposes a method for predicting rental car price time series data using the latest deep learning-based foundation model, Lag-Llama, with a zero-shot mechanism. We evaluate the prediction performance of the model and compare its performance across various prediction scenarios. The results indicate that the Lag-Llama model with the zero-shot mechanism shows excellent predictive performance without prior training. This finding suggests that the zero-shot mechanism could provide a new approach to various time series prediction problems, not limited to the rental car price prediction. This study explores the potential and feasibility of the zero-shot mechanism in the field of time series prediction and seeks possibilities for its application in various industrial fields in the future.

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