[논문 리뷰] Impact of Data Normalization on Deep Neural Network for Time Series Forecasting

Samit Bhanja, Abhishek Das|arXiv (Cornell University)|2018. 12. 13.

Stock Market Forecasting Methods참고 문헌 14인용 수 102

한 줄 요약

본 논문은 다양한 데이터 정규화 기법이 시계열의 DRNN(Deep Recurrent Neural Network) 예측에 미치는 영향을 BSE 및 NYSE 종가지수를 대상으로 적용하여 살펴본다.

ABSTRACT

For the last few years it has been observed that the Deep Neural Networks (DNNs) has achieved an excellent success in image classification, speech recognition. But DNNs are suffer great deal of challenges for time series forecasting because most of the time series data are nonlinear in nature and highly dynamic in behaviour. The time series forecasting has a great impact on our socio-economic environment. Hence, to deal with these challenges its need to be redefined the DNN model and keeping this in mind, data pre-processing, network architecture and network parameters are need to be consider before feeding the data into DNN models. Data normalization is the basic data pre-processing technique form which learning is to be done. The effectiveness of time series forecasting is heavily depend on the data normalization technique. In this paper, different normalization methods are used on time series data before feeding the data into the DNN model and we try to find out the impact of each normalization technique on DNN to forecast the time series. Here the Deep Recurrent Neural Network (DRNN) is used to predict the closing index of Bombay Stock Exchange (BSE) and New York Stock Exchange (NYSE) by using BSE and NYSE time series data.

연구 동기 및 목표

• 비선형적이고 동적인 시계열 예측을 위해 DNN 모델을 재정의할 필요성을 제고한다.
• 다양한 데이터 정규화 기법이 학습 및 예측 성능에 미치는 영향을 평가한다.
• DRNN 모델에 데이터를 입력하기 전에 전처리, 네트워크 아키텍처, 매개변수 선택을 평가한다.

제안 방법

• DRNN 입력 전에 시계열 데이터에 다양한 정규화 방법을 적용한다.
• Deep Recurrent Neural Network를 사용하여 BSE와 NYSE의 종가를 예측한다.
• 정규화 방법이 DRNN 예측 결과에 미치는 영향을 비교한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다양한 데이터 정규화 기법이 DRNN 기반 시계열 예측에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 BSE 및 NYSE 데이터에 대해 가장 효과적인 예측 성능을 제공하는 정규화 방법은 무엇인가?
• RQ3 비선형 시계열에서 DRNN의 학습 역학을 형성하는 데 있어 데이터 정규화의 역할은 무엇인가?

주요 결과

• 본 논문은 시계열 데이터에 대한 DRNN 예측 성능에 미치는 정규화 기법의 영향을 탐구한다.
• 초록 발췌에 특정 수치 결과는 제시되어 있지 않다.