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저자정보
Seong Cheon Choi (Korea Rural Economic Institute) Tongjoo Suh (Pusan National University)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제22권 제8호(JKIIT, Vol.22, No.8)
발행연도
2024.8
수록면
21 - 30 (10page)
DOI
10.14801/jkiit.2024.22.8.21

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국내에서 재배되는 농산 버섯 중 느타리버섯은 평균 생산량이 가장 많은 버섯이다. 느타리버섯은 연중생산이 가능하기 때문에 가격 지표는 농가의 버섯 생산 의사결정에 중요한 영향을 미친다. 본 연구에서는 ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) 등의 시계열 모델과 LSTM(Long Short-Term Memory), Neural Prophet 등의 딥러닝 모델을 활용하여 느타리 버섯 가격 예측 모델을 개발하였다. 모델의 예측력을 평가하기 위해 대표적인 성능 지표를 사용하였으며, 분석결과 Neural Prophet 모델의 정확도가 가장 높은 것으로 나타났다. 연중 생산되는 품목의 특성상 계절적인 요인보다, 명절 등 주요 이벤트성 가격 변동이 크게 발생하는 느타리버섯의 특성을 반영하는 Neural Prophet모형의 예측력이 우수한 것으로 나타났다.
#oyster mushroom #price forecast #SARIMA #LSTM #neural prophet

목차

요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Forecasting Models
Ⅲ. Establishment of the model
Ⅳ. Results
Ⅴ. Conclusion
References

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