A Study on Improving Prediction Accuracy by Modeling Multiple Similar Time Series

다중 유사 시계열 모델링 방법을 통한 예측정확도 개선에 관한 연구

  • 조영희 (단국대학교 컴퓨터과학과) ;
  • 이계성 (단국대학교 컴퓨터과학과)
  • Received : 2010.11.18
  • Accepted : 2010.12.15
  • Published : 2010.12.31

Abstract

A method for improving prediction accuracy through processing time series data has been studied in this research. We have designed techniques to model multiple similar time series data and avoided the shortcomings of single prediction model. We predicted the future changes by effective rules derived from these models. The methods for testing prediction accuracy consists of three types: fixed interval, sliding, and cumulative method. Among the three, cumulative method produced the highest accuracy.

본 연구에서는 시계열 자료처리를 통해 예측정확도를 개선시키는 방안에 대해 연구하였다. 단일 예측 모형의 단점을 개선하기 위해 유사한 시계열 자료를 선정하여 이들로부터 모델을 유도하였다. 이 모델로부터 유효 규칙을 생성해내 향후 자료의 변화를 예측하였다. 실험을 통해 예측정확도에 있어 유의한 수준의 개선효과가 있었음을 확인하였다. 예측모델 구성을 위해 고정구간과 가변구간을 두고 모델링하여 고정구간, 창이동, 누적구간 방식으로 구분하여 예측정확도를 측정하였다. 이중 누적구간 방식이 가장 정확도가 높게 나왔다.

Keywords

References

  1. http://en.wikipedia.org/wiki/Hidden_Markov_model
  2. L.R. Rabiner, "A tutorial on hidden Markov models and selected applications in speech recognition," Proc. of the IEEE, vol.77, no.2, pp.557-286, 1989
  3. M.R. Hassan, B. Nath, M. Kirley, "A fusion model of HMM, ANN, and GA for stock market forecasting," Expert Systems with Applications 33, pp. 171-180, 2007. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2006.04.007
  4. Hassan, M.R., & Nath, B., "Stock market forecasting using HMM: a new appreoach," Proc. of 5th International conference on intelligent system design and application, pp.286-291, 2005.
  5. 오유진, 한규숙, 김유섭, "하이브리드 주가예측모델," 한국금융학회 학술대회 논문집, 31-41쪽, 2007.
  6. Duan, J. et al., "A prediction algorithm for time series based on adaptive model selection," Expert Systems with Applications 36, pp. 1308-1314, 2009. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2007.11.021
  7. Papageorgiou, C. P., "High frequency time series analysis and prediction using Markov models," in Proc. of the conf. on Comp. Intelligence for Finance, pp.182-185, Mar. 1997.
  8. 전진호, 이계성, "시계열 데이터의 모델기반 클러스터 결정에 관한 연구", 한국콘텐츠학회 논문지 제 7권 6호, 22-30쪽, 2007년 6월.
  9. C. Li, and G. Biswas, "Building models of ecological dynamics using HMM based temporal data clustering," IDA 2001, pp. 53-62. 2001
  10. A. Sorjamaa, et al., "Methodology for long-term prediction of time series," Neurocomputing, pp. 178-186. Elsevier, 2007.