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농산물 가격 예측은 농업 마케팅의 복잡하고 종단 간의 동적 작업입니다. 데이터 출처, 데이터 유형, 데이터 품질, 데이터 처리 방법, 모델 구축 방법 및 모델 평가 방법의 지속적인 발전과 변화에 따라 농업 가격 예측 방법도 업데이트되고 개선될 것입니다. 디지털 기술의 활용 개요가 제시되며, 이는 농산업 복합체를 포함한 경제적 요인의 기능에 깊은 변화를 가져올 것입니다. 이 글은 농업-산업 시장의 디지털 전환(디지털화)이 인공지능 시스템을 사용하여 얻은 예측을 기반으로 전통 산업이 새로운 산업으로 대체됨에 따라 농업-산업 복합체의 부문 구조에 변화를 가져올 것임을 보여줍니다. 이 논문은 인터넷에서 이용 가능한 재무 데이터 분석에 사용되는 전문 응용 소프트웨어 제품에 대한 개요를 제공합니다. 데이터의 편리한 처리, 체계화 및 시각화는 물론 자산 가격의 움직임 예측을 가능하게 하는 현대 정보 기술에 대한 개요가 수행되었습니다. 또한 농업-산업 기업의 활동에서 마케팅 개념의 내용과 그 특징을 결정하기 위해 사용된 과학적 추상화, 분석 및 종합 방법, 정량적 및 정성적 평가 방법, 출처 분석 방법이 연구를 심화하는 데 기초가 되었습니다. 분석을 위한 출처를 선택할 때는 글로벌 정보 네트워크인 인터넷에서 제공되는 공개 데이터베이스에서 검색을 수행하였으며, 이를 기반으로 신경망 교육이 이루어졌습니다. 생성된 시스템의 주요 기능이 설명되었으며, 여기에는 역사적 데이터의 시각적 비교, 머신 러닝을 사용한 가격 움직임 예측 및 투자 포트폴리오의 최적 콘텐츠에 대한 권장 사항이 포함됩니다. 작업에서 얻어진 결과는 다음 기본 주장을 뒷받침합니다: - 디지털화는 농업-산업 복합체에서 기술적 변화뿐만 아니라 조직적 변화도 초래합니다; - 디지털 전환의 결과는 농업-산업 복합체의 조직 모델과 국가 경제에서의 역할에 대한 근본적인 변화가 될 것입니다; - 농업 비즈니스는 농업-산업 시장의 디지털 전환과 새로운 디지털 시스템에 대한 농업-산업 복합체의 적응을 지원하기 위한 조치를 취할 필요가 있습니다.
Stepanyuk et al. (Sat,) studied this question.
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