Prediction system for traffic of fruits and predicting method using the same

과채류 물동량 예측장치를 이용하여 경매 물동량을 예측하는 과채류 물동량 예측방법에 있어서, 상기 과채류 물동량 예측장치에 과거 및 현재의 물동량 데이터 및 과채류 물동량에 영향을 줄 수 있는 데이터를 수집하여 시기 별로 축적 저장되며, 현재의 데이터도 실시간으로 축적 저장되는 예측 데이터베이스 구축단계; 사용자 단말기를 통하여 물동량 배부조건이 입력되는 단계; 상기 물동량 배부조건에 맞추어 기계학습으로 예측 데이터베이스에 축적된 데이터를 학습하여 학습된 데이터가 분류 생성되도록 학습된 예측 물동량 데이터 및 변수를 추출하는 학습 데...

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	IM CHAE MIN, KIM CHANG GYUN, YOUM SEKYOUNG
Format:	Patent
Sprache:	eng ; kor
Schlagworte:	CALCULATING COMPUTING COUNTING DATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FORADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORYOR FORECASTING PURPOSES PHYSICS SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE,COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTINGPURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
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Beschreibung
Zusammenfassung:	과채류 물동량 예측장치를 이용하여 경매 물동량을 예측하는 과채류 물동량 예측방법에 있어서, 상기 과채류 물동량 예측장치에 과거 및 현재의 물동량 데이터 및 과채류 물동량에 영향을 줄 수 있는 데이터를 수집하여 시기 별로 축적 저장되며, 현재의 데이터도 실시간으로 축적 저장되는 예측 데이터베이스 구축단계; 사용자 단말기를 통하여 물동량 배부조건이 입력되는 단계; 상기 물동량 배부조건에 맞추어 기계학습으로 예측 데이터베이스에 축적된 데이터를 학습하여 학습된 데이터가 분류 생성되도록 학습된 예측 물동량 데이터 및 변수를 추출하는 학습 데이터 추출단계; 및 Deep learning을 통하여 상기 물동량 배부조건 조건 및 환경에 맞추어 학습된 물동량 데이터 중 요구되는 조건에 최적에 해당하는 물동량 경로 집합을 산출하여 예측 경매가격 및 분배경로 데이터 집합을 출력하는 물동량 예측 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 과채류 물동량 예측방법.