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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.47 No.3
- 발행연도
- 2020.3
- 수록면
- 292 - 297 (6page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2020.47.3.292
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정확하고 시기 적절한 예측은 스마트시티의 성공적인 추진을 위한 중요한 단계이다. 매일 수집되는 교통 데이터의 급격한 성장으로, 도심지에서 단기 교통 예측을 위한 최근 연구는 장단기메모리 LSTM(Long-Short Term Memory) 기반의 딥러닝으로 집중되고 있다. 하지만 단기 (5분) LSTM 모델은 실시간 비선형 교통흐름 예측에는 한계가 있다. 더욱이, 교통 데이터에 기반한 미세먼지 예측은 또한 매우 시급한 연구 분야이다. 따라서 본 논문에서는, 중기/장기 예측을 지원하기 위한 멀티 층 LSTM 프레임워크를 설계하였다. 또한 교통데이터 기반 미세먼지 흐름을 예측하기위한 컨볼루션 ConvLSTM(Convolutional LSTM) 모델을 개발하였다. 교통흐름 예측을 위하여 대전시 중심도로의 차량검지기 VDS (Vehicle Detection System) 데이터를 활용하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 모델은 우수한 예측 성능을 보여주었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 연구내용 및 방법
3. 연구 결과
4. 결론
References
참고문헌 (9)
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Deep Learning Tutorials, DeepLearning 0.1 docum entation, [Online]. Available: http://deeplearning.net/tutorial/
Xiaolei Ma, Haiyang Yu, Yunpeng Wang and Yinhai Wang, "Large-scale transportation network congestion evolution prediction using deep learning theory," PloS one, 10(3):e0119044, 2015.
Hongsuk Yi, HeeJin Jung and Sanghoon Bae, "Deep Neural Networks for traffic flow prediction," 2017 IEEE International Conference on Big Data and Smart Computing (BigComp), pp. 328-331, 2017.
Ma, X., Tao, Z., Wang, Y., Yu, H. and & Wang, Y., "Long short-term memory neural network for traffic speed prediction using remote microwave sensor data," Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 54, pp. 187-197, 2015.
Yi, H., Bui, KHN and Jung, H., "Implementing a deep learning framework for short term traffic flow prediction," The 9th International Conference on Web Intelligence, Mining and Semantics (WIMS2019), pp. 1-8, 2019.
Hongsuk Yi, HeeJin Jung and Sanghoon Bae, "Deep Neural Networks for traffic flow prediction," 2017 IEEE International Conference on Big Data and Smart Computing (BigComp), pp. 328-331, 2017.
Ma, X., Tao, Z., Wang, Y., Yu, H. and & Wang, Y., "Long short-term memory neural network for traffic speed prediction using remote microwave sensor data," Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 54, pp. 187-197, 2015.
Yi, H., Bui, KHN and Jung, H., "Implementing a deep learning framework for short term traffic flow prediction," The 9th International Conference on Web Intelligence, Mining and Semantics (WIMS2019), pp. 1-8, 2019.
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