메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Swe Sw Aung (University of the Ryukyus, Okinawa) Itaru Nagayama (University of the Ryukyus, Okinawa) Shiro Tamaki (University of the Ryukyus, Okinawa)
저널정보
대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.6 No.4
발행연도
2017.8
수록면
281 - 291 (11page)
DOI
10.5573/IEIESPC.2017.6.4.281

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
Nowadays, as traffic jams are a daily elementary problem in both developed and developing countries, systems to monitor, predict, and detect traffic conditions are playing an important role in research fields. Comparing them, researchers have been trying to solve problems by applying many kinds of technologies, especially roadside sensors, which still have some issues, and for that reason, any one particular method by itself could not generate sufficient traffic prediction results. However, these sensors have some issues that are not useful for research. Therefore, it may not be best to use them as stand-alone methods for a traffic prediction system. On that note, this paper mainly focuses on predicting traffic conditions based on a hybrid prediction approach, which stands on accuracy comparison of three prediction models: multinomial logistic regression, decision trees, and support vector machine (SVM) classifiers. This is aimed at selecting the most suitable approach by means of integrating proficiencies from these approaches. It was also experimentally confirmed, with test cases and simulations that showed the performance of this hybrid method is more effective than individual methods.
#Decision tree #Logistic regression #Support vector machine

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. Data Collection and Representation
4. Traffic Prediction Model
5. Experimental Results
6. Conclusion
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
D. osenbaum, J. Leitloff, F. Kurz, O. Meynberg, and T. Reize, “Real-Time Image Processing for Road Traffic Data Extraction from Aerial Images”, Vienna, Austria, July 5-7, 2010, IAPRS, Vol.XXXVIII, Part 7B. P.Niksaz, “Automatic Traffic Estimation Using Image Processing”, International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition, vol.5, No. 4, December, 2012. S.M. Hashemi, M.Almasi, R.Ebrazi, M.Jahanshahi, “Predicting the Next State of Traffic by Data Mining Classification Techniques”, International Journal of Smart Electronical Engineering. Vol.1,No.3,2012, pp.181:193. X.Lu, T.Izumi, L.Teng and L.Wang, “Particle Filter Vehicle Tracking Based on SURF on SURF Feature Matching”, IEEJ Journal of Industry Applications, Vol.3 No.2 pp. 182-191, May 15, 2013. D.Gao, J.Zhou, and L.Xin, “SVM-based Detection of Moving Vehicles for Automatic Traffic Monitoring”, IEEE Intelligent Transportation Systems Conference Proceedings-Oakland (CA) , Page(s):745 ? 749, August 25-29, 2001.

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0