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특별 Session C-1 : 자동차융합기술원
Exploring associations between transportation expenditures and built environment : a machine learning approach
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- 통권
- 한국ITS학회 2023년도 추계학술대회 (2023.11)바로가기
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- 페이지
- pp.189-204
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A437577
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4,900원
원문정보
목차
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Background
1. Transportation Extenditure and Vuilt Environment
2. Machine Learning in Transport Geography
1) Interpretable Machine Learning
2) Empirical Studies
3. Research Gaps and Contribution of this Paper
Ⅲ. Materials and Methods
1. Data
2. Variables
3. Machine Learning Approach
1) Extreme Gradient Boosting Decision Tree Regressor
2) Explainable AI
Ⅳ. Results
1. Ordinary Least Square Regression Model
2. Permutation-Based Feature Importance
3. SHAP Dependence Plots
Ⅴ. Discussion
1. Key Findings
2. Implications
3. Limitations
Ⅵ. Conclusions
참고문헌
키워드
Transportation Expenditure Built Environment Extreme Gradient Boosting Decision Tree Model Interpretable Machine Learning저자
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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