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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 28 - 37 (10page)
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본 연구는 공공자전거의 대여량을 예측하는 딥러닝 모형을 개발하였다. 이를 위하여 공공자전거 대여량 자료, 기상 자료, 그리고 지하철 이용량 자료를 수집하였다. 지수평활 모형, ARIMA 모형과 LSTM기반의 딥러닝 모형을 구축한 후 MSE와 MAE 평가 지표를 사용하여 예측 오차를 비교·평가하였다. 평가 결과, 지수평활 모형으로 MSE 348.74, MAE 14.15 값이 산출되었다. ARIMA 모형으로 MSE 170.10, MAE 9.30 값을 얻었다. 그리고 딥러닝 모형으로 MSE 120.22, MAE 6.76 값이 산출되었다. 지수평활 모형의 값과 비교하여 ARIMA 모형의 MSE는51%, MAE는 34% 감소하였다. 그리고 딥러닝 모형의 MSE는 66%, MAE는 52% 감소하여 딥러닝 모형의 오차가 가장 적은 것으로 파악되었다. 이러한 결과로부터 공공자전거 대여량 예측분야에서 딥러닝 모형의 적용시 예측 오차를 크게 감소시킬 수 있을 것으로 판단된다.
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참고문헌 (11)
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도명식 / 2014 / 대전시 공유자전거 이용수요에 영향을 미치는 요인에 관한 연구 / 대한토목학회논문집(국문) 34(5):1517~1524
Faghih-Imani A. / 2014 / How land-use and urban form impact bicycle flows : Evidence from the bicycle-sharing system(BIXI)in Montreal / Journal of Transport Geography 41:306~314
Fu R. / 2016 / Using LSTM and GRU Neural Network Methods for Traffic Flow Prediction / 31st Youth Academic Annual Conference of Chinese Association of Automation :329
Kaltenbrunner A. / 2010 / Urban cycles and mobility patterns : Exploring and predicting trends in a bicycle-based public transport system / Pervasive and Mobile Computing 6(4):455~466
김동준 / 2012 / 날씨가 자전거 이용에 미치는 영향 분석 - 고양시 공공자전거를 대상으로 - / 교통연구 19(3):77~88
Faghih-Imani A. / 2014 / How land-use and urban form impact bicycle flows : Evidence from the bicycle-sharing system(BIXI)in Montreal / Journal of Transport Geography 41:306~314
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Kaltenbrunner A. / 2010 / Urban cycles and mobility patterns : Exploring and predicting trends in a bicycle-based public transport system / Pervasive and Mobile Computing 6(4):455~466
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