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서울시 공공자전거 수요예측을 위한 GRU 모델의 적용
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- 통권
- 2022 경영정보관련학회 춘계통합학술대회 (2022.06)바로가기
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- 페이지
- pp.543-549
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A416375
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원문정보
초록
- 한국어
- 최근 코로나 19 확진자가 증가하면서 버스와 지하철 같은 대중교통 이외에 개인형 이동수단에 대한 관심이 증가하였고, 특히 서울시에서는 친환경 교통 수단으로 공공자전거 시스템으로 운영중인 ‘따릉이’에 대한 수요량이 증가하고 있다. 본 연구에서는 서울시에서 제공하는 공공자전거의 시간대별 대여이력을 바탕으로 게이트 순환 유닛(GRU, Gated Recurrent Unit) 기반의 수요예측 모델을 제시한다. 아울러 본 연구에서 제시하는 GRU 방법의 유용성을 검증하기 위해 지난 3년간 서울시 공공자전거 대여이력이 가장 많은 여의도에 위치한 여의나루 1번 출구의 대여이력을 기반으로 동일한 조건에서 시계열 기반의 다른 딥러닝 모델들과 비교 분석한다. 딥러닝 모델들과 비교시에 제안하는 방법은 기존에 많이 사용되던 MAE와 RSME 지표를 기반으로 각 신경망에 대한 결과를 제시하고, 방법의 유용성을 검증한다.
목차
초록
서론
관련 연구
1. 딥러닝 기반 교통 수요예측 연구
2. 서울시 공공자전거 수요예측 연구
연구 데이터 수집 및 기술 통계량 분석
1. 데이터 수집
2. 기술 통계량 분석
3. 데이터 상관 분석
이론적 배경
연구 방법
분석 결과
토의 및 결론
References
키워드
공공자전거 공유모빌리티 수요예측 순환신경망 GRU저자
간행물 정보
발행기관
-
- 발행기관명
- 한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
- 설립연도
- 1989
- 분야
- 사회과학>경영학
- 소개
- 이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.
간행물
-
- 간행물명
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 1990~2025
- 십진분류
- KDC 325 DDC 658
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