Adjusted Gasoline Demand Forecasts: Artificial Neural Networks Approach

보정된 가솔린 수요예측치: 인공신경망적 접근

본 연구에서는 가솔린 시계열 예측전문가들이 수요를 예측하고, 더 나아가 직감적으로 행하고 있는 보정과정을 자동화하기 위해 신경망을 사용한다. 가솔린 수요 예측분야에서 보정을 위해 사용되는 전형적인 판단요소는 정부 에너지 절약 정책, 에너지 산업의 파업, 공휴일 등이 있다. 주요 추세가 순환신경망에 의해 예측되고 이들 판단요소의 효과가 다층신경망에 의해 탐지되어 보정된다. 가솔린 수요에 대한 실험결과는 보정과정을 갖는 예측구조가 하나의 신경망을 사용하는 예측구조 보다 더 나은 예측력을 보였다. 그리고 본 연구에서 제시한 접근방법이 순환신경망이나 ARIMA 모델을 사용하는 것보다 더 나은 결과를 가졌다.