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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
대한교통학회 대한교통학회지 대한교통학회지 제22권 제7호
발행연도
2004.12
수록면
155 - 159 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2004

AIC(AKaike’s Information Criterion)을 이용한 교통량 예측 모형
강원의 ,  백남철 ,  윤혜경 대한교통학회지 2004.12 학술저널
AIC(AKaike's Information Criterion)을 이용한 교통량 예측 모형
강원의 ,  백남철 ,  윤혜경 대한교통학회 학술대회지 2004.10 학술대회자료
AIC(AKaike's Information Criterion)을 이용한 신경망 기반의 교통량 예측 모형 선정
강원의 ,  백남철 ,  윤혜경 외 1명 대한토목학회 학술대회 2004.10 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 교통량 예측을 위한 인공 신경망(Artificial neural networks : ANNs) 구조와 학습방법에 대한 연구가 다양하게 시도되고 있다. 이것은 신경망이 유연한 비선형 모형(non-linear model)으로 강력한 패턴 인식 능력을 가지고 있기 때문이다. 그러나, 신경망은 비선형 모형이기 때문에 많은 매개변수(parameter)를 사용하게 되면서 과적합(overfitting) 문제에 부딪히게 된다. 본 논문에서는 이러한 교통량 예측을 위한 신경망 모형에서 과적합을 해소하기 위한 방안으로 매개변수에 대한 다양한 모형선택기준(model selection criterion)에 대한 적용성에 대해서 알아보았다. 특히, AIC계열을 중심으로 모형선택기준으로 선택된 모형이 과적합 경향을 해소하고 시간적 전이성을 보장할 수 있는지를 분석하는데 본 연구의 목적을 두고 있다. 교통량 자료를 신경망 모형에 적용하여 분석한 결과, 첫째 학습자료(in-sample) 모형선택기준에 의해 선택된 모형이 검증자료(out-of-sample)의 최적의 성능을 보장하지는 못한다는 결과를 얻었다. 즉, 본 연구에서 기존의 연구에서처럼, 학습자료(in-sample)의 최적 모형이 검증자료(out-of-sample)의 성능과 직접적인 관계가 없다는것을 알 수 있었다. 둘째 모형선택기준의 안정성을 분석한 결과 AIC3, AICC, BIC는 안정적인 모형을 선택하는 기준으로서 의미가 있는 것으로 분석되었다. 하지만 AIC4의 경우는 최상의 모형과 편차가 큰 것으로 분석되었다. 시계열 자료 분석과 예측에 있어서 모형의 불확실성은 학습 자료와 검증 자료의 상관관계에 영향을 줄 수 있음에 비춰볼 때, 앞으로 보다 많은 자료에 대한 분석이 필요하다고 판단되며, 다른 시계열 자료에 대한 분석이 요구된다.
#AIC(Akaike's Information Criterion) #교통량 예측 #신경망 모델선정 #오류 역전파 알고리즘 #BP #시계열 분석

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