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신경망이론과 유전자알고리즘을 결합한 신호교차로 대기행렬예측기법 연구

(주)학지사
최초 등록일
2015.03.25
최종 저작일
2000.01
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서지정보

발행기관 : 대한교통학회 수록지정보 : 대한교통학회지 / 38권
저자명 : 기병국, 한종학, 김성호

목차

Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 고찰
Ⅲ. 자료수집 및 정리
Ⅳ. 모형의 구성 및 구축
Ⅴ. 적용사례분석
Ⅵ. 결론

한국어 초록

미래의 예측교통정보는 각종 교통 정보수집체계를 거쳐 현장정보를 교통정보로 가공처리하는데 지연시간발생으로 인해 실제 교통제어시설에 구현하는데는 시간차이가 발생하기 때문에 처리 지연시간은 예측 모형을 통하여 개선되어야 하며 예측모형의 처리시간 또한 단축시킬 필요가 있다.
본 예측 시스템은 대기행렬 예측을 위한 시스템으로써 과거 통행량 자료를 이용하여 미래의 대기행렬을 예측하는 시계열 차원의 분석을 요한다. 일반적으로 시계열 예측을 위해서는 기존의 통계 모델을 많이 사용하나 최근에는 신경망 이론을 이용한 예측방법이 많은 분야에서 기존의 시계열 모델보다 좋은 성능을 나타내고 있다. 90년대들어 인공지능 시스템 중에 하나인 Backpropagation Neural Network의 교통분야 연구는 통행시간 및 교통량예측 등을 위해 발전해 왔으며 과거 이들 예측모형간의 비교에 관한 논문이 주류를 이룬 반면에 최근에는 인공신경망이 가지는 단점을 보완하고자 하는 연구가 진행중이다.

참고 자료

없음

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