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Academic Session 3-B : International Conference Presentation(Ⅱ) 국제학술발표(Ⅱ)
Estimation of Annual Average Hourly Traffic Using Ensemble Machine Learning Algorithm : Focusing on Random Forest model
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- 간행물
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- 통권
- 한국ITS학회 2022년도 국제학술대회 (2022.06)바로가기
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- 페이지
- pp.887-890
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A413397
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원문정보
초록
- 영어
- In this study, AAHT was estimated using machine learning algorithms of ensemble techniques to improve the limitations of existing studies. Among the machine learning algorithms, a random forest algorithm was used, and the traffic volume estimation accuracy was analyzed as MAPE 20.7%. It was analyzed that the higher the traffic volume level, the higher the traffic volume estimation accuracy, and the traffic volume level of 3,000 vehicles/hour or more was analyzed to be 8% or less of MAPE. It was analyzed that the accuracy secured at the current level was very high compared to the existing model.
키워드
Permanent Traffic Volume AAHT Vehicle Probe Data Ensemble Machine learning Random Forest저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국ITS학회 [The Korean Society of Intelligent Transport Systems]
- 설립연도
- 2002
- 분야
- 공학>교통공학
- 소개
- ◈ 전문분야간 공동협의, 공동연구를 통한 ITS의 학술적 발전 ◈ 산·학·연 협동체계 구축으로 기술개발 지원 ◈ 정부정책 및 제도 방향에 대한 기술적 자문 ◈ 외국 ITS 관련 학술단체와 기술교류 ◈ 관련전문가 및 기술자의 교육 및 양성
간행물
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- 간행물명
- 한국ITS학회 학술대회
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 2002~2026
- 십진분류
- KDC 326 DDC 338
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