통계적 방법론과 인공신경망의 혼합적 활용 - 조건 (The Graduate School, Ajou University, 2019)
시계열 데이터(Time Series Data)는 시간의 순서대로 이루어져 있는 데이터 형태로 관측치들 간의 상관관계가 높아 분석을 할 때에 주의해야 한다고 알려져 있다. 본 논문에서는 시계열 데이터에서 발생할 수 있는 문제인 이분산성(Heteroskedasticity)과 계열 상관성(Serial Correlation)을 해결하고자 하였다. 자기상관(Autoregressiv; AR), ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) 모형을 모형으로 설정하였다. 제안하는 적합 방법으로는 통계적인 방법인 일반화최소제곱법(Generalized Least Square; GLS)과 인공신경망(ANN)의 혼합 방법을 사용하였다. 이 방법을 통해 이분산성과 계열 상관성을 해결하고자 하였다. 동시에 최대우도추정법(Maximum Likelihood Estimation; MLE)과 최소제곱법(Ordinary Least Square; OLS), Hybrid-ARIMA 등과 평균제곱근오차(Root Mean Square Error; RMSE)를 비교함으로써 제안한 방법의 가능성에 대해 논의하였다.
학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :데이터사이언스학과,2019. 8