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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
민소아 (LG CNS) 정윤서 (고려대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제32권 제3호
발행연도
2021.05
수록면
585 - 592 (8page)
DOI
10.7465/jkdi.2021.32.3.585

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최근 환경 및 교통 문제 현안의 대안으로서 공공자전거 이용 활성화 정책이 양산되고, 그 사용량이 증가하고 있다. 본 논문에서는 서울시에서 제공하는 공공자전거의 일별 대여이력을 바탕으로 공공 자전거 수요 예측을 위한 모형들을 비교 분석한다. 대여소별 시계열 데이터에 대한 상관성을 가정한 벡터 자기회귀 모형 (VAR)과 독립성 가정이 요구되지 않는 기계 학습모형인 서포트 벡터 회귀 모형 (SVR), 비독립 데이터에 특화된 딥러닝 기법인 LSTM 모형, 그리고 비유사성 측정방법에 따라 데이터를 군집화하는 시계열 군집 분석 기법을 활용한 SVR 모형과 VAR 모형을 이용하여 자전거 대여 데이터를 모델링하고 수요 예측에 사용하여 그 예측의 정확도를 비교한다.
#공공자전거 운영 정책 #다변량 시계열 분석 #서포트 벡터 회귀 모형 #시계열 군집 분석 #LSTM #public bicycle policy #support vector regression #time series clustering #vector autoregression

목차

요약
1. 서론
2. 데이터 개요 및 분석 방법론 고찰
3. 공공자전거 수요예측 분석
4. 한계점 및 추가 연구 방향
References
Abstract

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
Aghabozorgi, S. / 2015 / Time-series clustering-A decade review / Information Systems 53:16~38 google schola Cortes, C. / 1995 / Support vector networks / Machine Learning 20:273~297 google schola Cristianini, N. / 2000 / An introduction to support vector machines and other kernelbased learning methods / Cambridge University Press google schola Drucker, H. / 1996 / Support vector regression machines / NIPS96 :155~161 google schola Hochreiter, S. / 1997 / Long short-term memory / Neural Computation 9:1735~1780 google schola

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