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학술저널
저자정보
한성혜 (Hongik University) 이경재 (Hongik University) 추상호 (Hongik University) 오관교 (Korea Transportation Safety Authority) 정준영 (Korea Transportation Safety Authority)
저널정보
대한국토·도시계획학회 국토계획 國土計劃 第58卷 第1號(通卷 第268號)
발행연도
2023.2
수록면
62 - 74 (13page)
DOI
10.17208/jkpa.2023.02.58.1.62

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

코로나19 확산에 따른 대중교통 이용량의 예측 모형 구축
한성혜 ,  이경재 ,  추상호 외 2명 국토계획 2023.02 학술저널

2022

RNN을 이용한 코로나19 상황에서 대중교통 이용량 예측
한성혜 ,  이경재 ,  추상호 대한교통학회 학술대회지 2022.04 학술대회자료

초록· 키워드

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The outbreak of COVID-19 significantly changed peoples’ lifestyles. also contributing to a change in their travel behavior. Since public transit usage has decreased due to the fear of infection, improving the passenger flow prediction will help public transportation companies better manage this situation. This study analyzes the prediction of public transportation flow made in South Korea during COVID-19 and proposes a suitable model for prediction. Four models were constructed to predict passenger ridership, and the model with the lowest evaluation metrics value for each city was selected. During the model constructing process, it was found appropriate to predict a day with the previous 14 days, and the prediction results showed that the RNN model performed better than the other models in most of the cities. The prediction results of the RNN model were much better in areas other than the metropolitan areas, while the LSTM model performed better in metropolitan areas. The result shows that the RNN model would perform better at predicting public transportation usage in a short-term pandemic situation such as COVID-19. This research is expected to help companies make better decisions pertaining to public transportation operations, such as scheduling and adjustment of dispatch intervals, during pandemic situations.
#코로나19 #대중교통 #딥러닝 #이용량 예측 #교통카드 #COVID-19 #Public Transportation #Deep Learning #Passenger Flow Prediction #Transit Card

목차

Abstract
Ⅰ. 연구의 배경 및 목적
Ⅱ. 선행연구 고찰
Ⅲ. 자료 및 연구 방법론
Ⅳ. 예측 모형 분석 결과
Ⅴ. 결론
인용문헌 References

참고문헌 (0)

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