본 논문은 시계열 예측을 위해 ARIMA 모델과 다항식 분류기를 결합한 하이브리드 접근 방식을 제안합니다. ARIMA 모델의 선형적 시간 의존성 모델링 강점과 다항식 분류기의 비선형 관계 포착 능력을 결합하여 예측 정확도를 높이고자 합니다. 다양한 실제 시계열 데이터셋을 사용하여 실험을 진행하고, 예측 정확도와 계산 효율성을 기준으로 성능을 평가합니다. 실험 결과, 제안된 하이브리드 모델은 개별 모델보다 예측 정확도가 높았지만, 실행 시간은 다소 증가했습니다.
