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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 1 - 16 (16page)
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4차 산업혁명 시대가 도래함에 따라 빅데이터를 활용하는 딥러닝에 대한 관심이 높아졌으며 다양한 분야에서 딥러닝을 이용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 교통 분야에서도 교통빅데이터를 많이 활용하는 만큼 딥러닝을 연구에 이용한다면 많은 이점이 있을 것이다. 본 연구에서는 통행속도를 예측하기 위하여 딥러닝 기법인 LSTM을 이용한 단기 통행속도 예측 모형을 구축하였다. 예측에 활용한 데이터인 통행속도 데이터가 시계열 데이터인 것을 고려하여시계열 예측에 적합한 LSTM 모델을 선택하였다. 통행속도를 보다 정확하게 예측하기 위하여시간적, 공간적 영향을 모두 반영하는 모형을 구축하였으며, 모형은 1시간 이후를 예측하는 단기 예측모형이다. 분석데이터는 서울시 교통정보센터에서 수집한 5분 단위 통행속도를 활용하였고 분석구간은 교통이 혼잡한 강남대로 일부구간으로 선정하여 연구를 수행하였다.
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Choi Y. H. / 2018 / The Prediction of Vehicle Speed Passing Urban Road Using Recurrent Neural Network Technique
Chollet F. / 2018 / Deep Learning with Python by Francois Chollet / Manning Publications :264~299
Daganzo C. F. / 1994 / The cell transmission model : A dynamic representation of highway traffic consistent with the hydrodynamic theory / Transportation Research Part B : Methodological 28(4):269~287
Glorot X. / 2010 / Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks / Proceedings of the Thirteenth International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, PMLR :249~256
Hinton G. E. / 2006 / The A fast learning algorithm for deep belief nets / Neural Computation 18(7):1527~1554
Chollet F. / 2018 / Deep Learning with Python by Francois Chollet / Manning Publications :264~299
Daganzo C. F. / 1994 / The cell transmission model : A dynamic representation of highway traffic consistent with the hydrodynamic theory / Transportation Research Part B : Methodological 28(4):269~287
Glorot X. / 2010 / Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks / Proceedings of the Thirteenth International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, PMLR :249~256
Hinton G. E. / 2006 / The A fast learning algorithm for deep belief nets / Neural Computation 18(7):1527~1554
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