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한국철도학회 한국철도학회 학술발표대회논문집 한국철도학회 2007년도 춘계학술대회논문집
발행연도
2007.5
수록면
42 - 46 (5page)

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Demand forecasting for railroad traffic is fairly important to establish future policy and plan. The future demand of railroad traffic can be predicted by analyzing the demand of air, marine and bus traffic which influence the demand of railroad traffic. In this study, forecasting the demand of railroad traffic is implemented through neural network using the demand of air, marine and bus traffic. Estimate accuracy of the demand of railroad traffic was shown about 84% through neural net model proposed.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 신경망 모델과 그 응용
3. 연구모형 설계
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론
참고문헌

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