한국정보처리학회:학술대회논문집 (Annual Conference of KIPS)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
권호 표지

양파 도매 가격 예측을 위한 12가지 모델 성능 및 지역별 결과 비교 분석

A Comparative Analysis of Performance and Regional Results of 12 Models for Wholesale Onion Price Forecast

  • 박제인 (광운대학교 정보융합학부) ;
  • 정수진 (광운대학교 정보융합학부)
  • Jane Park (Dept. of Information Convergence, Kwangwoon University) ;
  • Sujin Jung (Dept. of Information Convergence, Kwangwoon University)
  • 발행 : 2024.10.31
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초록

한국의 주요 농산물인 양파 도매가격을 예측하기 위해 12가지 모델(SARIMA, ARIMA, Lasso Regression, Linear Regression, Ridge Regression, ElasticNet, LSTM, LightGBM, XGBoost, Random Forest, Gradient Boosting, Prophet)의 예측 성능을 비교 분석하며, 다섯 개 지역(광주, 대구, 대전, 부산, 서울)에서 모델의 성능을 평가한다. ARIMA와 SARIMA는 특히 대구와 부산에서 우수한 성과를 보였으며, Prophet과 LightGBM 모델은 상대적으로 낮은 정확도를 나타냄을 발견하였다. 다양한 모델의 성능 차이를 분석하고, 지역별 데이터 특성에 따른 맞춤형 예측 접근의 필요성을 강조한다.

키워드

과제정보

본 논문은 과학기술정보통신부 대학디지털교육역량강화사업의 지원을 통해 수행한 ICT멘토링 프로젝트 결과물입니다.

참고문헌

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