모듈라 신경망구조를 이용한 고속도로 통행시간 예측모형 개발

서지정보

ㆍ발행기관 : 대한교통학회 ㆍ수록지정보 : 대한교통학회지 / 40권
ㆍ저자명 : 남궁성, 윤일수, 연인성

목차

Ⅰ. 서론
Ⅱ. TCS 데이터의 특성과 예측
Ⅲ. 예측모형의 요구기능
Ⅳ. Modular 신경망 예측모형의 개요
Ⅴ. Modular 신경망 예측모형의 개발
Ⅵ. 모형의 평가 및 분석
Ⅶ. 결론
참고문헌

한국어 초록

우리나라 고속도로는 2001년말에 21개 노선 총연장 약 2,600km에 이르게 되며, 이는 곧 2004년에 이르러 3,400km가된다. 이는 지금과는 달리 고속도로톨게이트(이하 TG)OD간에 선택가능한 수 많은 경로조합이 존재하는 고속도로의 “다중경로” 환경에 들어서게 됨을 의미한다. 따라서 향후최적경로 정보의 요구가 현재와는 비교할 수 없을 정도로 급증할 것이며, 운영자 입장에서는 그러한 정보제공을 통한 교통량의 효과적인 분산달성이 당면과제가 될 것이다. 이를 해결하기 위한 필수적인 핵심정보가 바로 통행시간 예측정보이다.
본 연구는 고속도로 통행료징수시스템(TCS: Toll Collection System)으로부터 얻어지는 고속도로 TG간 통행시간 데이터(이하 TCS 데이타)를 이용하여 고속도로출발/도착지 TG간 통행시간 예측모형 개발에 그 목적을 두고 있다.

참고 자료

없음