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Recurrent 신경망 모형을 이용한 시계열 예측

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Time Series Prediction Using a Recurrent Neural Network Model

김락상

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초록

영어

This paper presents a recurrent neural network model which takes outputs of a hidden layer of multilayer neural network (MNN) as inputs. The proposed network model has a context layer for taking input streams out of the hidden layer. We have proved that the proposed recurrent neural network (RNN) model should be a generalized form of nonlinear autoregressive moving average (NARMA) model. We have tested performances of the proposed method for a few time series data. The prediction performances of the recurrent neural network model are shown to be competitive enough for a general predictor.

목차

I. 서론
  1. 연구배경
  2. 연구목적
 II. 연구모형 및 방법
  1. 시계열 예측 모형 (Time Series Prediction Models)
  2. 통계적 시계열모형과 신경망 시계열모형
 III. 실험결과의 분석
 IV. 결론
 참고문헌
 ABSTRACT

저자정보

  • 김락상 Lark Sang Kim. 청주대학교 경영정보화과 조교수.

참고문헌

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