현재 위치
Home
SESSION C-5 :교통 빅데이터 및 AI(Ⅷ)
시계열 데이터 여건에 따른 모형 선택 딜레마 연구
Tackling Modeling Selection Dilemmas under the Data Availability in Travel Demand and Behavior Analytics
-
- 발행기관
- 한국ITS학회 바로가기
-
- 간행물
- 한국ITS학회 학술대회 바로가기
-
- 통권
- 한국ITS학회 2024년도 춘계학술대회 (2024.04)바로가기
-
- 페이지
- pp.735-751
-
- 저자
-
- 언어
- 한국어(KOR)
-
- URL
- https://www.earticle.net/Article/A445802
※ 기관로그인 시 무료 이용이 가능합니다.
5,100원
원문정보
목차
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구방법론
1. 시계열 예측에 관한 이론적 고찰
2. Prophet
3. XGBoost
Ⅲ. 수송수요 예측모형 구축
1. 연구 방법 및 범위
2. 분석데이터
1) 데이터 전처리 및 시계열 특성 파악
3. 수송수요 예측모형 구축
1) 노선별 Prophet 수송수요 예측모형 구축
2) 노선별 XGBoost 수송수요 예측모형 구축
(1) 하이퍼 파라미터 조정
(2) 외생변수
3) 역별 XGBoost 수송수요 예측모형 구축
(1) 하이퍼 파라미터 조정
(2) 외생변수
Ⅳ. 수송수요 예측모형 검증 및 비교
1. 수송수요 예측모형 성능 검증 및 비교
1) 노선별 수송수요 예측모형 검증 및 비교
2) 역별 XGBoost 수송수요 예측모형 검증
(1) 역별 예측모형 변수중요도 및 한계변화율
Ⅴ. 결론
참고문헌
키워드
불규칙 시계열 예측 불확실성 철도 수요 기계학습 기반 시계열 모형저자
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 2024년도 춘계학술대회
피인용수 : 0건 (자료제공 : 네이버학술정보)
함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.
출처 : 네이버학술정보
0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.