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한연준 (에이치엘클레무브 WG Campus) 노은정 (에이치엘클레무브 WG Campus) 조범래 (에이치엘클레무브 WG Campus)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2022 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2022.6
수록면
1,051 - 1,060 (10page)

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수소차는 충전소의 수소 탱크 압력에 따라 충전 소요 시간이 좌우되기 때문에 대기하는 시간이 늘어나는 상황이 빈번히 발생한다. 수소차 이용자들에게 가까운 미래의 충전소 혼잡도 정보를 제공함으로써 방문자들의 반문 시간 분산을 유도할 수 있다. 본 연구는 CCTV 기반으로 수집된 대기 차량 수 정보와 시간 및 날씨 정보를 활용한 충전소 혼잡도 예측 모델을 제안한다. 정확한 예측을 위해 다중 의사결정 트리인 Random Forest Regression과 순환신경망 계열의 LSTM, GRU를 선정하여 모델 학습 및 모델 최적화를 진행하고, 평가 지표(MSE, MAE, R²Score)를 사용하여 다양한 구조의 모델 성능을 평가함으로써 최적의 충전소 혼잡도 예측 모델을 도출한다. 본 연구에서는 GAN을 적용한 RandomForest Regression 기반의 모델(MSE-0.4399, MAE-0.4016, R2 Score-0.8094)이 전반적으로 순환신경망 모델에 비해 좋은 성능을 보인다.
#Congestion Prediction(혼잡도 예측) #Regression(회귀) #Random Forest Regression(랜덤포레스트 회귀) #GRU(게이트 순환 유닛) #LSTM(장단기 메모리)

목차

Abstract
1. 서론
2. 데이터 정의 및 전처리
3. 혼잡도 예측 알고리즘
4. 실험 및 분석
5. 결론
References

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