미국 캘리포니아 교통 데이터를 활용한 인공지능 알고리즘 기반 고속도로 교통량 예측 연구

최석진; 김선희; 신유민; 안소현; 조석헌

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 최석진 (전북대학교) 김선희 (국립안동대학교) 신유민 (한남대학교) 안소현 (국립금오공과대학교) 조석헌 (University of California, San Diego)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2024년도 한국통신학회 하계종합학술발표회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 1,260 - 1,263 (4page)

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Traffic congestion is one of the major problems that modern cities face. In addition, traffic delays caused by increased traffic flow on highways lead to various adverse effects. In this study, we propose an artificial intelligence algorithmbased model to predict traffic flow using traffic data collected on Highway 78 in San Diego County, California, USA and provided by the California Department of Transportation (Caltrans). Multiple Linear Regression, Random Forest Regression, and Multi-layer Perceptron algorithms were used to predict the traffic flow at a certain location. Moreover, we considered traffic data measured as well as 10-minutes historical data with 30-second or 60-second intervals at its upstream locations to enhance the performance of our proposed prediction models. As a result of our analysis, the traffic flow prediction model based on the Multi-Layer Perceptron algorithm using the historical data with larger intervals showed the best performance.

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