본 연구는 패턴인식 및 단기예측에 우수한 성능을 발휘하는 것으로 알려진 인공신경망모형을 이용하여 국제곡물 조기경보지수 산출방안을 제시하였다. 예측력 높은 조기경보지수를 산출하기 위해 예측치의 집계정도 및 출력 층의 예측 시차변수 포함 범위에 따른 6가지의 서로 다른 대안적 인공신경망을 설계하여 이들의 예측력을 비교 분석하였다. 최종적으로 세부 곡물가격의 목표 선행시차 값만을 예측하여 조기경보지수를 재구성한 경우보다 목표 선행시차까지의 모든 선행시차를 출력 층 노드로 두고 통합적인 전체 위기지수를 직접 예측하는 경우의 성과가 가장 우...
본 연구는 패턴인식 및 단기예측에 우수한 성능을 발휘하는 것으로 알려진 인공신경망모형을 이용하여 국제곡물 조기경보지수 산출방안을 제시하였다. 예측력 높은 조기경보지수를 산출하기 위해 예측치의 집계정도 및 출력 층의 예측 시차변수 포함 범위에 따른 6가지의 서로 다른 대안적 인공신경망을 설계하여 이들의 예측력을 비교 분석하였다. 최종적으로 세부 곡물가격의 목표 선행시차 값만을 예측하여 조기경보지수를 재구성한 경우보다 목표 선행시차까지의 모든 선행시차를 출력 층 노드로 두고 통합적인 전체 위기지수를 직접 예측하는 경우의 성과가 가장 우수한 것으로 식별되었다. 더하여 최선의 안으로 식별된 인공신경망을 통해 작성된 국제곡물 조기경보지수는 매우 우수한 예측력을 보이는 것을 확인하였다.
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