파이썬 기반 RNN 활용 부동산 시장 가격 예측 모델 연구

1. 서론

파이썬 기반 RNN을 활용한 부동산 시장 가격 예측 모델 연구는 최근 부동산 시장의 불안정성과 예측의 어려움에 대한 해결책을 제시하고자 한다. 급격한 가격 변동은 투자 결정과 정부 정책 수립에 큰 영향을 미치므로, 정확한 가격 예측은 매우 중요하다. 이 연구에서는 순환 신경망 RNN의 시계열 데이터 분석 능력을 활용하여 부동산 가격의 변화 패턴을 학습하고 미래 가격을 예측하는 모델을 개발한다. 다양한 부동산 시장 변수들을 고려하여 모델의 예측 정확도와 일반화 성능을 향상시키는 데 주력할 것이다. 특히, 장단기 기억 네트워크 LSTM과 Gated Recurrent Unit GRU를 비교 분석하여 최적의 모델을 도출하고자 한다. 이는 단순한 가격 예측을 넘어, 시장 변화에 대한 통찰력을 제공하고 투자 전략 및 정책 결정에 실질적인 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 예측 모델의 정확성 향상을 위해 다양한 데이터 전처리 기법과 모델 최적화 전략을 적용하고, 모델 성능 평가를 위한 엄격한 검증 과정을 거칠 것이다. 결과적으로, 보다. 정확하고 신뢰할 수 있는 부동산 시장 가격 예측 모델을 제시하여 관련 분야의 발전에 기여할 수 있을 것으…