배추 가격을 예측하는 인공지능 소프트웨어입니다.
By 선도사업 Vegita 팀: 나동빈(교원대), 장승훈(교원대), 한지섭(충북대), 김연우(충북대), 명평윤(교통대)
- 기상청 전국 기온 및 강수량 : 기상청 정보를 토대로 채소 가격에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 참고하였습니다.
- 월별 배추 가격 : 실질적인 국내 월별 배추 가격을 분석하기 위해 참고하였습니다.
- 시계열수치입력 수치예측 모델 레시피 : 시계열(Time-Series Analysis) 예측 모델 학습자료로 참고하였습니다.
# 깃 허브에서 소스코드를 다운로드 받습니다.
git clone https://github.com/ndb796/Vegita.git
# 받은 프로젝트 폴더로 이동합니다.
cd Vegita
# 플라스크 웹 서버 폴더로 이동합니다.
cd "Flask Web Server"
# 웹 서버를 실행합니다.
python server.py
# 프로젝트 폴더에서 파이썬 폴더로 이동합니다.
cd "Python Software"
# 엑셀(Excel) 파일로 학습을 수행합니다.
python offline.py
# (옵션) 학습된 데이터를 확인합니다.
python "predict test.py"
>> 평균 온도: -2.7
>> 최저 온도: -6.6
>> 최고 온도: 2.0
>> 강수량: 0.1
[2000.2086]
# 이후에 생성된 모델 파일을 웹 서버의 model 폴더에 붙여넣기 하면 적용됩니다.