論文の概要: Automated Agriculture Commodity Price Prediction System with Machine Learning Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.12747v1
• Date: Thu, 24 Jun 2021 03:10:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-25 15:03:14.625185
• Title: Automated Agriculture Commodity Price Prediction System with Machine Learning Techniques
• Title（参考訳）: 機械学習を用いた自動農業商品価格予測システム
• Authors: Zhiyuan Chen, Howe Seng Goh, Kai Ling Sin, Kelly Lim, Nicole Ka Hei Chung and Xin Yu Liew
• Abstract要約: 農業商品価格を予測するためのWebベースの自動システムを提案する。 最も最適なアルゴリズムである平均0.304の平均二乗誤差を持つLSTMモデルを予測エンジンとして選択した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8998318101090188
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The intention of this research is to study and design an automated agriculture commodity price prediction system with novel machine learning techniques. Due to the increasing large amounts historical data of agricultural commodity prices and the need of performing accurate prediction of price fluctuations, the solution has largely shifted from statistical methods to machine learning area. However, the selection of proper set from historical data for forecasting still has limited consideration. On the other hand, when implementing machine learning techniques, finding a suitable model with optimal parameters for global solution, nonlinearity and avoiding curse of dimensionality are still biggest challenges, therefore machine learning strategies study are needed. In this research, we propose a web-based automated system to predict agriculture commodity price. In the two series experiments, five popular machine learning algorithms, ARIMA, SVR, Prophet, XGBoost and LSTM have been compared with large historical datasets in Malaysia and the most optimal algorithm, LSTM model with an average of 0.304 mean-square error has been selected as the prediction engine of the proposed system.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,新しい機械学習技術を用いた自動農業商品価格予測システムの研究と設計である。 農業商品価格の膨大な歴史的データの増加と価格変動の正確な予測の必要性により、このソリューションは統計手法から機械学習領域へと大きく変化してきた。 しかし、歴史資料からの適切なセットの選択は依然として限定的である。 一方で、機械学習手法を実装する場合、グローバルソリューションに最適なパラメータを持つ適切なモデルを見つける場合、非線形性や次元の呪いを避けることは依然として最大の課題であり、機械学習戦略の研究が必要である。 本研究では,農業商品価格を予測するWebベースの自動システムを提案する。 2つの実験では、ARIMA、SVR、Prophet、XGBoost、LSTMの5つの一般的な機械学習アルゴリズムをマレーシアの大規模な歴史的データセットと比較し、提案システムの予測エンジンとして平均0.304の平均二乗誤差を持つLSTMモデルを選択した。

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