원문정보
Dynamic adjacency matrix generation for Traffic Forecasting
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목차
Ⅰ. 연구의 배경 및 목적
Ⅱ. 선행 연구 검토
1. 머신러닝 기반 교통 예측 모델
2. 생성 모델을 적용한 교통 예측 모델
Ⅲ. 연구 방법론
1. 속도 예측 모델
2. 인접행렬 생성 모델
Ⅳ. 연구 효과 분석
1. 데이터 및 실험 세팅
2. 속도 예측 성능 결과
3. 생성된 동적 인접행렬 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌
Ⅱ. 선행 연구 검토
1. 머신러닝 기반 교통 예측 모델
2. 생성 모델을 적용한 교통 예측 모델
Ⅲ. 연구 방법론
1. 속도 예측 모델
2. 인접행렬 생성 모델
Ⅳ. 연구 효과 분석
1. 데이터 및 실험 세팅
2. 속도 예측 성능 결과
3. 생성된 동적 인접행렬 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌
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