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SESSION C-5 :교통 빅데이터 및 AI(Ⅷ)

시계열 데이터 여건에 따른 모형 선택 딜레마 연구

원문정보

Tackling Modeling Selection Dilemmas under the Data Availability in Travel Demand and Behavior Analytics

김영웅, 이현수, 황아진, 이동우

한국ITS학회 한국ITS학회 학술대회 한국ITS학회 2024년도 춘계학술대회 2024.04 pp.735-751
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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

저자정보

  • 김영웅 서울시립대학교, 연구원
  • 이현수 서울시립대학교, 연구원
  • 황아진 인천대학교, 도시행정학과, 학부과정
  • 이동우 서울시립대학교, 조교수

참고문헌

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