2차원 합성곱 신경망 적용을 위한 다변량 시계열 데이터 재배열 및 반전

박봉준 ,  조성준

대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집

2019 .04

Lyapunov 지수를 이용한 시계열 데이터의 예측오차 분석에 관한 연구

추연규 ,  박재현 ,  김봉기 외 1명

한국지능시스템학회 학술발표 논문집

2010 .11

신경망을 이용한 시계열 패널자료의 예측

김인규

한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집

2012 .01

다변량 시계열데이터 집단 상호간의 주성분 정보 비교를 통한 이상 예측

박찬영 ,  김창욱

대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집

2013 .05

제조 시계열 데이터 처리를 위한 순환신경망 구조 연구

김수현 ,  박승태 ,  이승철

대한기계학회 춘추학술대회

2017 .02

효과적인 시계열 데이터 분류를 위한 동적시간왜곡 기반의 시계열 길이 변환

이환철 ,  허선

대한산업공학회 추계학술대회 논문집

2019 .11

시계열 데이터베이스에서의 분해법을 이용한 유사 검색 기법

박신유 ,  문봉희

한국정보과학회 학술발표논문집

2000 .10

인공신경망을 이용한 시계열자료에서의 예측력 개선 방안에 관한 연구 ( A Study on Improving Forecasting Performance in Time Series Data with Neural Networks )

곽수환 ,  이영찬 ,  박광태

한국지능정보시스템학회 학술대회논문집

1998 .12

신경망을 이용한 시계열의 분해분석

지원철

대한산업공학회지

1999 .03

저주파 필터 특성을 갖는 다층 구조 신경망을 이용한 시계열 데이터 예측 ( Time Series Prediction Using a Multi-layer Neural Network with Low Pass Filter Characteristics )

이민호

Journal of Advanced Marine Engineering and Technology (JAMET)

1997 .02

합성곱신경망을 이용한 진동 시계열 데이터 분석

박승태 ,  김수현 ,  이승철

한국소음진동공학회 학술대회논문집

2017 .04

영향 요인 분석을 통한 시계열 예측에 관한 연구

신영근 ,  박상성 ,  장동식

대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집

2007 .05

시계열 자료의 예측을 위한 베이지안 순환 신경망에 관한 연구

홍찬영 ,  박정훈 ,  윤태성 외 1명

제어로봇시스템학회 논문지

2004 .12

다중회귀신경망을 이용한 시계열패턴의 예측에 관한 연구 ( A Study on the Prediction of Chaotic Time Series Using Multiple Recurrent Neural Network )

임슬기 ,  김광희 ,  이태호

대한전자공학회 학술대회

1994 .01

신경망을 이용한 시계열 분석 : M1-Competition Data에 대한 예측성과 분석 ( Time Series Analysis Using Neural Networks : Forecasting Performance Analysis with M1-Competition Data )

지원철

한국전문가시스템학회지

1995 .01

SVM을 이용한 수문 시계열 자료의 예측

황석환 ,  김중훈 ,  정성원

한국수자원학회 학술발표회

2007 .01

클러스터링 알고리즘을 사용한 시계열 데이터 예측 모델 학습

김진현 ,  이창형 ,  심규석

한국정보과학회 학술발표논문집

2013 .06

A Feature Selection Technique in the Neural Network for Demand Forecasting of Mobile Payment System

김호준 ,  조윤석 ,  김경미

Journal of KIISE

2018 .04

시계열 분석을 적용한 유동 인구 변화 예측 알고리즘 설계에 대한 연구

강석우 ,  김성현 ,  송길태

한국정보과학회 학술발표논문집

2017 .06

러프 집합 기반 적응 모델 선택을 갖는 다중 모델 퍼지 예측 시스템 구현과 시계열 예측 응용

방영근 ,  이철희

한국지능시스템학회 논문지

2009 .02