캡스톤 디자인 - 배추가격예측

앙상블 보팅 기법을 이용한 배추가격 예측

사용데이터

1. 기상청(주산지 : 전라남도 해남, 강원도 태백 기준) : 평균기온, 최저기온, 최고기온, 폭염주의보, 폭염경보, 호우주의보, 호우경보, 태풍주의보, 태풍경보
2. 농넷 - 배추 생산량, 배추 가격 데이터(일별기준), 저번주 가격데이터(배추가격데이터에서 추출)
3. 통계청 - 소비자지수(물가기준), 생산자지수(배추기준), 병해충 데이터

-> 총 feature 개수 14개, 총 데이터수 2434개

사용모델

1. 시계열 모델 - LSTM, ARIMA, 양방향LSTM
2. 머신러닝 모델 - RidgeRegressor,LassoRegressor,LinearRegression,MLPRegressor,RandomForest,SVMRegressor,ElasticNet -> 머신러닝 모델 중 값이 가장 잘나오는 3가지 모델을 선택(LinearRegression,RidgeRegressor,LassoRegressor) -> 보팅 모델로 결합

Feature값들의 상관계수 분석

모델결과

• 모델별 성능 비교(RMSE기준) : Arima - 372, XGBoost - 275, LSTM - 249, Voting - 236

실제값과 예측값 꺽은선 그래프 비교

• LSTM기준

• XGBoost기준

• Voting기준

• 전체 모델 기준