문단 (context)
일반적인 시계열 예측 모형과 마찬가지로 ANN도 단기 예측에 매우 강하다. 특히 잡음(noise)이 많은 시계열일 경우 웨이블릿 분해(wavelet decomposition)로 전처리 후에 ANN을 적용할 경우 매우 우수한 예측력이 보이기도 한다. 앞서 기술하였듯이 ANN을 사용하여 에너지 분야의 장기 전망을 수행한 연구는 거의 없으며, Al-Saba and El-Amin(1999)는 ANN을 사용하여 2개 연도의 전력 부하를 예측한 사례 정도가 관찰된다. 에너지 분야는 아니지만 장기 전망을 위한 ANN 모형에는 Grey Model과 결합한 이른바 Grey Neural Network(GNN) 모형이 고려된 사례도 있으며(Yang et al., 1995), 박성준․김진수(2016)는 GNN 모형을 구성하여 한국의 천연가스 단기 소비량을 예측한 바 있다.
기계독해 질의응답 4건
| question_id | 질문 | 답변 불가 | 정답 |
|---|---|---|---|
| 932949 | 시계열 예측 모형과 마찬가지로 무슨 모형도 단기 예측에 강해 | 가능 | ANN |
| 932950 | 시계열 예측 모형처럼 단기 예측에 탁월한 모형은 뭐야 | 가능 | ANN |
| 932951 | 단기 예측에 강한 모형이 시간의 경과에 따라 미래의 상태를 짐작하는 모형은 무엇이니 | 가능 | ANN |
| 932952 | 무슨 모형도 경기 예측 모형과 마찬가지로 장기 예측에 강하지 | 불가 | ANN |