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Moving Estimates Test for Jumps in Time Series Models
Na. O-Kyoung, Lee. Seon-Joo, Lee. Sang-Yeol, Choi. In-Bong 한국통계학회 한국통계학회 논문집 13 Pages
한국통계학회 한국통계학회 논문집 2006, Vol.13 No.2 205-217 (13 pages)
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Comparison Studies of Hybrid and Non-hybrid Forecasting Models for Seasonal and Trend Time Series Data
정철우, 김명석, Jeong. Chulwoo, Kim. Myung Suk 한국지능정보시스템학회 지능정보연구 17 Pages
한국지능정보시스템학회 지능정보연구 2013, Vol.19 No.1 1-17 (17 pages)
본 연구에서는 시계열 예측을 위해 선형 모형과 비선형 모형의 하이브리드 모형 및 순수 모형의 성과를 비교 평가하였다. 이를 위해 5가지 서로 다른 패턴을 가지는 데이터를 생성하여 시뮬레이션을 진행하였다. 본 연구에서 고려한 선형 모형은 AR(autoregressive model)과 SARIMA(seasonal autoregressive integrated moving average model)이고 비선형 모형은 인공신경망(artificial neural networks model)과 GAM(generalized additive model)이다. 특히, GAM은 여러 장점에도 불구하고 시계열 예측을 위한 비선형 모형으로 기존... -
Airline In-flight Meal Demand Forecasting with Neural Networks and Time Series Models
Lee. Young-Chan, Seo. Chang-Gab 한국정보시스템학회 정보시스템연구 14 Pages
한국정보시스템학회 정보시스템연구 2001, Vol.10 No.2 151-164 (14 pages)
현재의 항공사 기내식 수요예측 시스템으로는 항공기 운항의 지연이나 초과 주문으로 인한 손실 문제를 해결하기 힘든 것으로 알려져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 항공기 기내식 시계열 자료만을 입력변수로 사용한 단순인공신경망모형(simple neural network model), 단순인공신경망모형에 전통적인 시계열 기법(본 연구에서는 지수 평활법)의 예측 결과를 입력변수로 추가한 혼합인공신경망모형(hybrid neural network model), 그리고 혼합인공신경 망 모형에 상관관계가 높은 다른 시계열 자료(본 논문에서는...