딥러닝 기반 광산 환경 피해 평가 및 복구 전략의 지능형 최적화

Core Concepts

본 연구는 LSTM-GRU 게이트 제어 장단기 메모리 네트워크를 활용하여 광산 환경 피해 평가 및 복구 전략을 지능형으로 최적화하였다.

Abstract

본 연구는 광산 환경 피해 평가 및 복구 전략의 지능형 최적화를 다루고 있다. 주요 내용은 다음과 같다: 딥러닝 알고리즘 중 LSTM-GRU 게이트 제어 장단기 메모리 네트워크의 원리와 장점을 설명하였다. 이 모델은 기존 RNN의 문제점인 gradient 소실 및 폭발 문제를 해결할 수 있다. LSTM-GRU 모델을 활용하여 중장기 주식 투자 전략을 구축하였다. 이를 위해 다양한 금융 지표와 요인을 고려하였으며, 특히 A주 시장의 단기 매도 효과 약화를 반영한 복합 요인을 구축하였다. LSTM-GRU 모델과 SVM, RNN 등 다른 기계학습 모델을 비교 분석하였다. 그 결과 LSTM-GRU 모델이 가장 우수한 성능을 보였다. LSTM-GRU 모델을 활용하여 구축한 주식 투자 전략이 벤치마크 지수인 CSI 300을 장기적으로 유의미하게 초과 수익을 달성하였다. 위험 지표 측면에서도 우수한 성과를 보였다. 종합적으로 본 연구는 LSTM-GRU 딥러닝 모델을 활용하여 광산 환경 피해 평가 및 복구 전략을 지능형으로 최적화하였다. 이를 통해 금융 기관의 능동적 주식 투자 포트폴리오 구축에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

Stats

광산 환경 피해 평가 및 복구 전략의 지능형 최적화를 위해 2008년 1월 1일부터 2020년 1월 1일까지의 A주 CSI 300 지수 데이터를 활용하였다.

Quotes

"LSTM-GRU 게이트 제어 장단기 메모리 네트워크는 NLP 분야에서 급속히 발전해왔지만, 금융, 특히 주식 분야에서의 적용은 아직 초기 단계이다." "본 연구는 LSTM-GRU 네트워크를 실제 주식 투자에 적용하고, 다수의 주식 풀과 중장기 범위 내에서 이 알고리즘의 주식 선별 신뢰성을 검증하였다."

Key Insights Distilled From

Intelligent Optimization of Mine Environmental Damage Assessment and Repair Strategies Based on Deep Learning

by Qishuo Cheng at arxiv.org 04-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.01624.pdf

Deeper Inquiries

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