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A study on Destroyer Spare Parts Demand Forecasting using Machine Learning

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Academic year: 2021

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변 수 의 미 년 소모개수 ’10 년 수리부속 품목별 연도별 ’10~’18 소모 개수 합 년 소모개수 ’11 년 소모개수 ’12 년 소모개수 ’13 년 소모개수 ’14 년 소모개수 ’15 년 소모개수 ’16 년 소모개수 ’17 년 소모개수 ’18 구분 예측 발생 예측 미발생 실제 발생 A B 실제 미발생 C D Accuracy   방 법 정확도 시계열 산술평균법 61.73% 단순이동평균법 62.93% 가중이동평균법 48.68% 선형이동평균법 54.08% 최소자승법 52.49% 머신러닝 DT(Decision Tree) 75.38% NB(Naive Bayesian) 52.54% SVM(Support Vector Machine) 77.44% LR(Logistic Regression) 65.08%

딥러닝

MLP(Multi Layer Perceptron) 77.11% RNN(Recurrent Neural Network) 73.59% GRU(Gated Recurrent Units) 73.87% LSTM(Long Short-Term Memory) 73.71% Attention RNN 77.37% Attention GRU 77.75% Attention LSTM 77.72%

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