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The Design of Traffic Flow Prediction System Based on Multimodal Data

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24 April 2018


The Design of Traffic Flow Prediction System Based on Multimodal Data

Abstract

최근 지능형 교통 시스템 분야에서도 딥러닝 기술을 활용한 적응형 실시간 신호제어 연구와 가까운 미래의 교통 흐름 예측에 필요한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 기존 교통 혼잡 예측 연구들은 도로망의 각 도로링크 개별의 소통정보를 이용하기 때문에, 도로망 상에서 주변 도로링크들간의 공간적인 관계를 반영하지 못하는 단점이 있다. 또한, 폭우 등과 같은 날씨변화, 사고, 공사 등과 같은 돌발정보들에 대한 고려가 되지 않아 예측 정확도가 떨어지는 문제가 있다. 본 논문에서는 예측 대상링크의 교통 이력정보, 돌발정보와 더불어 시공간 관계를 반영한 교통 혼잡 예측 시스템 설계를 제안한다. 제안 시스템은 시간에 따라 변화하는 소통정보의 선형적인 속성뿐만 아니라, 시공간 관계 및 교통 흐름의 비선형성을 고려함으로써, 기존 선형 모델기반 기법들에 비해 향상된 예측 정확도를 제공할 수 있다.


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