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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.12
- 수록면
- 2,779 - 2,784 (6page)
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정확한 교통정보의 예측은 출발지로부터 목적지까지의 최적경로를 제공할 수 있으며, 이로 인해 시간과 비용의 절감 효과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 다양한 교통정보 예측 방법 중 확률 모델을 기반으로 교통정보를 예측하는 베이지안 네트워크 방법을 이용한다. 기존 연구에서는 베이지안 네트워크 예측 방법이 모든 시간대에서의 데이터를 학습에 사용하는 것과는 달리, 본 논문에서는 예측하고자 하는 시간대와 동일한 요일과 시간에 해당하는 데이터만을 선별적으로 학습에 사용한다. 서로 다른 두 가지 학습방법에 따른 예측 결과의 정확도는 일반적으로 많이 사용되는 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)로 검증하였으며, 서울 시내 14개의 링크 구간에 대해 실험을 진행하였다. 실험결과는 본 논문에서 제안한 방법이 모든 시간대의 데이터를 학습에 사용한 방법에 비해 MAPE의 관점에서 더 높은 정확도를 가진 교통 예측 값을 계산할 수 있음을 보여준다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 베이지안 네트워크 예측 모델
Ⅲ. 교통정보 데이터 학습
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
[보고서] - Cheol Oh / 2005 / A Study Toward Developing a Framework for Intelligent Transport Systems(ITS)Audit
[학술지(정기간행물)] - Shiliang Sun / 2006 / A Bayesian Network Approach to Traffic Flow / IEEE Transaction on Intelligent Transportation Systems 7 (1)
[학술지(정기간행물)] - Hironobu Kitaoka / 2007 / Development of a Travel Time Prediction Method for the TOYAA G-BOOK Telematics Services / R&D Review of Toyata CRDL 41 (4)
[학술대회논문] - Y. Yu / 2008 / A Short-Term Prediction Model for Forecasting Traffic Information Using Bayesian Network / Third 2008 International Conference on Convergence and Hybrid Information Technology : 247 ~ 253
[학술대회논문] - G. Q. Yu / 2003 / Short-Term Traffic Flow Forecasting based on Markov Chain Model / Proc. IEEE Intelligenct Vehicles Symp.
[학술지(정기간행물)] - Shiliang Sun / 2006 / A Bayesian Network Approach to Traffic Flow / IEEE Transaction on Intelligent Transportation Systems 7 (1)
[학술지(정기간행물)] - Hironobu Kitaoka / 2007 / Development of a Travel Time Prediction Method for the TOYAA G-BOOK Telematics Services / R&D Review of Toyata CRDL 41 (4)
[학술대회논문] - Y. Yu / 2008 / A Short-Term Prediction Model for Forecasting Traffic Information Using Bayesian Network / Third 2008 International Conference on Convergence and Hybrid Information Technology : 247 ~ 253
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