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SESSION C-7 : 대중교통 (Ⅰ)
복합 딥러닝 모델 기반 시공간 패턴학습을 통한 대중교통 수요 예측
Public Transportation Demand Prediction via Spatio-temporal Pattern Learning with Hybrid Deep Learning Models
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- 발행기관
- 한국ITS학회 바로가기
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- 간행물
- 한국ITS학회 학술대회 바로가기
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- 통권
- 한국ITS학회 2025년도 춘계학술대회 (2025.04)바로가기
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- 페이지
- pp.779-783
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A465619
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원문정보
목차
Ⅰ. 서론
1. 연구 배경 및 필요성
Ⅱ. 본론
1. 수요 예측을 위한 딥러닝 모델
1) 시계열 및 공간 예측 모델의 구조와 학습 방식
2) 적응형 시계열 수요 예측 모델의 적용 방식
3) 시계열 기반 수요 예측을 위한 모델 통합
2. 실험 설계
1) 데이터 구성
2) 전처리 및 데이터셋 구성
3) 성능 비교 및 정량적 평가 분석
Ⅲ. 결론
ACKNOWLEDGEMENTS
참고문헌
키워드
딥러닝 대중교통 수요예측 시공간 패턴 학습저자
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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