기술이전 상세 정보를 불러오는 중입니다...
기존 시계열 데이터 예측의 정확도 한계를 극복하는 새로운 기술이 개발되었습니다. 본 발명은 LSTM 모델과 순위패턴매칭 알고리즘을 결합하여, 데이터의 절대적 수치와 상대적 순위 정보를 동시에 활용하는 하이브리드 시계열 데이터 예측 방법 및 장치를 제안합니다. 이를 통해 미래 시계열 데이터를 더욱 정확하게 예측할 수 있으며, 실제 다우존스 지수 실험에서 기존 LSTM 단독 모델 대비 최대 14%의 예측 정확도 향상을 확인하였습니다. 기상, 금융 등 다양한 분야의 예측 정밀도를 높여 의사결정의 질을 향상시킬 수 있습니다.
| 기술 분야 | 시계열 데이터 예측 |
| 판매 유형 | 자체 판매 |
| 판매 상태 | 판매 중 |
| 기술명 | |
| 순위패턴매칭과 lstm을 결합한 시계열데이터 예측 방법 및 장치 | |
| 기관명 | |
| 인하대학교 산학협력단 | |
| 대표 연구자 | 공동연구자 |
| 심정섭 | - |
| 출원번호 | 등록번호 |
| 1020210066758 | 1026534180000 |
| 권리구분 | 출원일 |
| 특허 | 2021.05.25 |
| 중요 키워드 | |
데이터 분석패턴 인식 기술텐서플로우LSTM시계열 예측 기술금융 데이터딥러닝시계열데이터 예측순위패턴매칭하이브리드 알고리즘기상 데이터머신러닝 모델예측 정확도인공지능 예측순환신경망데이터처리인공지능소프트웨어알고리즘 | |
기술이전 상담신청
연구자 미팅
기술이전 유형결정
계약서 작성 및 검토
계약 및 기술료 입금

보유 기술 로딩 중...
인기 게시물 로딩 중...