현재 위치
Home
SESSION C-8 : 교통 빅데이터 및 AI(Ⅵ)
주차대수 예측을 위한 DNN/LSTM 모델 성능 비교 분석
Performance Comparison Analysis of DNN/LSTM Models for Predicting Parking Counts
-
- 발행기관
- 한국ITS학회 바로가기
-
- 간행물
- 한국ITS학회 학술대회 바로가기
-
- 통권
- 한국ITS학회 2023년도 춘계학술대회 (2023.04)바로가기
-
- 페이지
- pp.773-779
-
- 저자
-
- 언어
- 한국어(KOR)
-
- URL
- https://www.earticle.net/Article/A427934
※ 기관로그인 시 무료 이용이 가능합니다.
4,000원
원문정보
목차
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구 고찰
Ⅲ. 관련 이론 고찰
Ⅳ. 자료 수집 및 데이터셋 구축
Ⅴ. 주차대수 예측 딥러닝 모델 생성
Ⅵ. 분석 결과 및 성능 비교
Ⅶ. 결론 및 향후 연구 과제
참고문헌
키워드
주차대수 딥러닝 모델 LSTM DNN저자
간행물 정보
발행기관
-
- 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
-
- 간행물명
- 한국ITS학회 학술대회
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 2002~2026
- 십진분류
- KDC 326 DDC 338
이 권호 내 다른 논문 / 한국ITS학회 학술대회 한국ITS학회 2023년도 춘계학술대회
피인용수 : 0건 (자료제공 : 네이버학술정보)
함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.
출처 : 네이버학술정보
0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.