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기상 및 토양 데이터를 활용한 장단기 메모리 모형 비교

저자

양정화, 최수훈, 임남희, 이상현, 김민수

학술지명

Journal of The Korean Data Analysis Society

출판/발행연도

2021

주제

#환경 과학

요약

본 연구는 기상 및 토양 데이터를 활용하여 작물 생장에 중요한 토양 습도를 예측하는 장단기 메모리(LSTM)와 장단기 메모리 오토인코더(LSTM AE) 모형을 비교했습니다. LSTM Autoencoder 모형이 LSTM 모형보다 예측력이 향상되었으며, 향후 다양한 딥러닝 기법을 통해 예측력을 더욱 높일 수 있을 것으로 기대됩니다.

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