COMPARISON OF VARIABLE SELECTION AND STRUCTURAL SPECIFICATION BETWEEN REGRESSION AND NEURAL NETWORK MODELS FOR HOUSEHOLD VEHICULAR TRIP FORECASTING

Yi, Jun-Sub

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자료유형: 학술저널

저자정보: Yi, Jun-Sub (Department of Management Infrmation Systems Kyungsung University)

저널정보: 한국전산응용수학회 The Korean journal of computational & applied mathematics, 한국전산응용수학술지 Series A The Korean journal of computational & applied mathematics, 한국전산응용수학술지 Series A 제6권 제2호

발행연도: 1999.1

수록면: 599 - 609 (11page)

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Neural networks are explored as an alternative to a regres-sion model for prediction of the number of daily household vehicular trips. This study focuses on contrasting a neural network model with a regression model in term of variable selection as well as the appli-cation of these models for prediction of extreme observations, The differences in the models regarding data transformation variable selec-tion and multicollinearity are considered. The results indicate that the neural network model is a viable alternative to the regression model for addressing both messy data problems and limitation in variable structure specification.

#regression #neural networks #forecasting #structural spedification

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주요연구분야 자연과학 > 수학·통계학

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