선진국에서는 지능형 농사 기법을 이용하여 농산물 가격을 예측하고 있다. 우리나라에서도 농산물 가격 폭등 및 급락을 막기 위해서 기초 연구를 하고 있다. 그러나 어느 누구도 농산물 가격예측을 하는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 농산물 예측 가격을 향상하기 위해서 전처리로 신경망을 사용하였다. 또한 후처리로써 예기치 못한 상황을 실시간으로 예측할 수 있는 퍼지알고리즘을 개발하였다. 시뮬레이션결과 제안된 농산물 가격 예측이 퍼지 규칙을 사용 하지 않은 기존 수요예측 시스템보다 가격오차를 줄일 수 있음을 입증했다.
In the advanced country, It is forecasting farm prices using intelligence style of farming technique. In our country, It is offering basis research to prevent the prices rising and falling, But, It is impossible that no one can predict exactly for farming price. In this paper to improve forecasting farming price using neural network as a preprocessing. Also, we developed a fuzzy algorithm for real time forecasting as a postprocessing about unexpectable conditions. Computer simulation results preyed reducing pricing error which proposed farming price expecting system better than conventional demand forecasting system does not using fuzzy rules.
