순환신경망모형을 이용한 단기 시계열예측

  • 윤여창 (우석대학교 전산통계학과)
  • 발행 : 1998.12.01

초록

본 연구에서는 단순구조 순환신경망을 이용한 신경망예측과 전통적인 시계열예측 방법을 이용하여, 순환변동이 있는 시계열자료의 단기예측 오차를 비교한다. 순환신경망모형의 입력자료를 변화시키는 개선된 학습방법을 적용하여 시계열자료를 학습하고, 신경망예측의 결과는 선형 AR(9)모형, 비선형 SETAR모형 그리고 이들의 결합모형을 이용한 예측결과와 비교한다. 실증분석에 적용된 시계열자료는 1700년부터 1987년 까지의 태양흑점 자료이며 예측에 이용된 검정자료는 1980년부터 8년 간의 자료이다.

키워드

참고문헌

  1. 한국통계학회논문집 v.4 no.1 신경망이론에 의한 시계열자료의 분석 윤여창;허문열
  2. Neural Computation v.1 What Size Net gives Valid Generalization? Baum, E.B.;Haussler, D.
  3. International Journal of Forecasting v.10 Artificial Neural Network Models for Forecasting and Decision Making Hill, T.(et al.)
  4. Journal of Forecasting v.1 The Accuracy of Extrapolation time series Mdethods : Results of a Forecasting Competition Makridakis, S.(et al.)
  5. Proceedings of the 1990 International joint Conference on Neural Networks Meeting v.2 Neural Networks as Forecasting Experts : An Empirical Test Sharda, R.;Patil, R.
  6. Journal of Intelligent Manufacturing v.3 Connectionist Approach to Time Series Prediction : An Empirical Test Sharda, R.;Patil, R.
  7. Neural Networks for Statistical Modeling Smith, M.
  8. Lecture Notes in Statistics v.24 An Introduction to Bispectral Analysis and Bilinear Time Series Models Subba, R.T.;Gabr, M.M.
  9. Simulation v.57 no.5 Time Series Forecasting Using Neural Networks vs. Box-Jenkins Methodology Tang, Z.;Almeida, C.;Fishwick, P.A.
  10. Non-linear Time Series : A Dynamical System Approach Tong, H.
  11. Journal of Royal Statistical Society, B v.42 Threshold autoregression, Limit Cycles and Cyclical Data Tong, H.;Lim K.S.