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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.11
- 수록면
- 2,525 - 2,548 (24page)
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• The surge in vehicles and limited infrastructure in urban areas intensifies socio-economic challenges from traffic congestion.
• Such challenges manifest as longer commutes, heightened fuel consumption, environmental degradation, and stagnation-induced productivity loss.
• Subway systems offer a viable solution to these increasing traffic challenges, serving as key public transportation assets.
• Accurate congestion forecasting is pivotal for effective urban traffic management
• Traditional analytical models, including regression and queueing theory, often overlook intricate connections between subway stations, leading to prediction inaccuracies.
• Our research introduces a novel graph-based multi-stream deep learning model, adept at comprehending interstation relationships and spatial dynamics.
• The proposed framework aims to enhance the precision of subway crowdedness predictions by acknowledging the complex interactions among stations.
• Subsequently, the performance of the proposed framework is validated through comparative experiments.
• Such challenges manifest as longer commutes, heightened fuel consumption, environmental degradation, and stagnation-induced productivity loss.
• Subway systems offer a viable solution to these increasing traffic challenges, serving as key public transportation assets.
• Accurate congestion forecasting is pivotal for effective urban traffic management
• Traditional analytical models, including regression and queueing theory, often overlook intricate connections between subway stations, leading to prediction inaccuracies.
• Our research introduces a novel graph-based multi-stream deep learning model, adept at comprehending interstation relationships and spatial dynamics.
• The proposed framework aims to enhance the precision of subway crowdedness predictions by acknowledging the complex interactions among stations.
• Subsequently, the performance of the proposed framework is validated through comparative experiments.
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