Prediction of Agricultural Prices Using LSTM

LSTM 모델을 이용한 농산물 가격 예측에 관한 연구

Agricultural products take a large part of the wholesale and retail market as a necessity for daily consumption, and the consumption and price of agricultural products affect the supply and demand of agricultural products, consumer spending, and agricultural household income. Therefore, in this study, It was conducted on unit price prediction using LSTM to trade agricultural products, weather observation, import and export performance and fresh food index data. In order to study the supply and demand management of agricultural products and appropriate prices in the wholesale and retail market, unit prices are predicted for garlic, cabbage, and onions with high consumer price index weights among items subject to vegetable price stabilizers.

농산물은 일상 소비의 필수품으로서 도소매 시장의 많은 부분을 차지하며, 농산물의 소비와 가격은 농산물의 수급, 소비자 지출, 농업 가계소득에 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서는 LSTM을 이용해 농산물 거래, 기상관측, 관세청 품목별 수출입 실적, 신선식품 지수 데이터를 사용해 단위가격 예측에 관한 연구를 수행하였다. 농산물의 수급관리와 도소매 시장에서의 적정한 가격을 연구하기 위해 채소가격 안정제 대상 품목 중 소비자물가지수 가중치가 높은 마늘, 배추, 양파를 대상으로 단위가격을 예측한다.