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TAE-SU PARK (HANKUK UNIVERSITY OF FOREIGN STUDIES) JONGHAE KEUM (KOREA INSTITUTE FOR ADVANCED STUDY) HOISUB KIM (KOREA INSTITUTE FOR ADVANCED STUDY) YOUNG ROCK KIM (KOREA INSTITUTE FOR ADVANCED STUDY) YOUNGHO MIN (HANKUK UNIVERSITY OF FOREIGN STUDIES)
저널정보
한국산업응용수학회 JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY FOR INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics Vol.26 No.1
발행연도
2022.3
수록면
23 - 48 (26page)

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In this paper, we provide predictive models for the market price of fruits, and analyze the performance of each fruit price predictive model. The data used to create the predictive models are fruit price data, weather data, and Korea composite stock price index (KOSPI) data. We collect these data through Open-API for 10 years period from year 2011 to year 2020. Six types of fruit price predictive models are constructed using the LSTM algorithm, a special form of deep learning RNN algorithm, and the performance is measured using the root mean square error. For each model, the data from year 2011 to year 2018 are trained to predict the fruit price in year 2019, and the data from year 2011 to year 2019 are trained to predict the fruit price in year 2020. By comparing the fruit price predictive models of year 2019 and those models of year 2020, the model with excellent efficiency is identified and the best model to provide the service is selected. The model we made will be available in other countries and regions as well.
#LSTM #Predictive model #Time series data #Fruit prices #Weather data #KOSPI

목차

ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. METHODOLOGY
3. FRUIT PRICE PREDICTION WORKFLOW
4. DATA COLLECTION AND VIRTUALIZATION
5. DATA PREPROCESSING
6. BUILD AND TRAIN PREDICTIVE MODELS
7. ANALYZING THE PERFORMANCE OF PREDICTIVE MODELS
8. CONCLUSION AND DISCUSSION
REFERENCES

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