한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)
- 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
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- Pages.1425-1428
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- 2000
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
웨이브렛 변환과 Descending Epsilon 학습방법을 이용한 시계열 예측
Implement of Time Series Forcasting System Using the Wavelet Transform and Descending Epsilon Learning Method
- Yun, Na-Mi (Dept of Computer Science & Statistics, Chosun University) ;
- Jeong, Yu-Jeong (Dept of Computer Science & Statistics, Chosun University) ;
- Lee, Kee-Jun (Dept of Computer Science & Statistics, Chosun University) ;
- Chung, Chae-Young (Dept of Computer Science & Statistics, Chosun University)
- 발행 : 2000.10.13
초록
본 논문에서는 빠르고 정확하게 기후를 예측, 분석하기 위해 웨이브렛 변환을 통해 Data의 특징을 추출하고 이를 신경망의 입력값으로 사용하는 기상예측시스템은 제안하였다. 또한 학습이 잘되지 않는 패턴에 대한 집중적인 학습을 수행할 수 있는 Epsilon Descending 학습방법을 사용하여 정확도를 상승시켰다. 예측실험결과 웨이브렛 변환을 데이터의 전처리 과정에 삽입한 제안 기상예측시스템이 기존의 신경망만을 통한 기상예측시스템에 비해 예측능력면에서 훨씬 더 우수함을 보였다.
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