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Public Transportation Demand Prediction via Spatio-temporal Pattern Learning with Hybrid Deep Learning Models
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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
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
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참고문헌
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