KCI등재후보
Lasso 회귀분석을 활용한 농산물 가격예측 모델 변수 선정 연구 = A study on selection of variables in Forecasting Model of Agricultural Products Price using Lasso regression
농산물 가격 파동 문제를 해결하기 위해 딥러닝 모델을 연구하였다. 선행연구를 기반으로 기본변수를 선정 후, lasso 회귀분석을 적용해 최적 변수를 선정하여 LSTM모델에 적용하여 RMSE로 성능을 비교하였다. 최적 변수를 이용했을 때, 양파와 대파의 1, 3, 5, 7일 후 가격 예측의 RMSE가 평균적으로0.0229, 0.0019씩 감소하였다. lasso 회귀분석을 활용해 최적 변수 선정은 모델의 정확도를 향상시키며, lasso 회귀분석을 이용해 선정된 최적 변수들을 이용한 딥러닝 농산물 가격 예측 모델은 가격 파동을 완화에 활용될 수 있을 것으로 예상된다.
더보기A deep learning model was studied to solve the problem of agricultural product price fluctuations. After selecting the basic variable based on previous studies, the optimal variable was selected by applying laso regression and applied to the LSTM model to compare the performance with RMSE. When using the optimal variable, the RMSE of the price prediction decreased by 0.0229, 0.0019 on average after 1, 3, 5, and 7 days of onions and leek price The selection of optimal variables using lasso regression was effective, and the LSTM agricultural product price prediction model using the optimal variables selected using lasso regression is expected to be used to alleviate price fluctuations.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2023 | 평가예정 | 계속평가 신청대상 (계속평가) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
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