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벡터자기회귀모형을 통한 교통량 예측 -신갈 지역 중심으로- = A Study on Traffic Forecasting Model Using Vector Auto Regressive near Singal Junction
저자
발행기관
학술지명
Journal of the Korean Data Analysis Society(Journal of The Korean Data Analysis Society)
권호사항
발행연도
2014
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
173-185(13쪽)
KCI 피인용횟수
7
제공처
With the continuous increasing in the volume of the traffic, the exact forecasting is emerging as one of the principal challenges these days. Even though neural network, regression analysis and time series analysis have already been studied as traffic forecasting model, in this study, we am going to find out the model using vector auto-regressive. Vector auto-regressive is the way of combination regression analysis with time series analysis. It expands the traditional ARMA to multivariate model. In this study, we have referred to the traffic data of Singal-Suwon, Singal-Masung, Singal-Dongsuwon, Singal-Seoul, Suwon-Kiheung sections from January 2004 to December 2012 from the materials of Korea Expressway Corporation. For the exact analysis, we did log transform after eliminating seasonal factors of materials. We set up the forecasting model through VAR, compared the performances with univariate time series. In addition, we examined the influence of variable in the VAR with using impulse response analysis and the relative importance of individual explanatory variables using variance decomposition analysis as well. As the result of the analysis, VAR has a better predictive power than univariate time series to a certain degree. It also shows the relative importance of individual explanatory variables.
더보기교통량이 지속적으로 증가함에 따라 교통량을 정확히 예측하는 것이 중요한 과제로 떠오르고 있다. 기존 교통량 예측 모형으로 신경망, 회귀분석, 시계열 등이 많이 연구되었다. 본 논문에서는 벡터자기회귀(vector auto-regressive; VAR)를 적용하여 교통량 예측 모형을 개발하였다. 한국도로공사에서 제공하는 2004년 1월부터 2012년 12월까지의 신갈-수원, 신갈-마성, 신갈-동수원, 신갈-서울, 수원-기흥 구간의 교통량 자료를 사례로 이용하였다. 특히, 신갈-마성 구간을 중심으로 다른 구간들과의 관계를 찾고자 하였다. VAR을 통해 예측모형을 설정하고, 단변량 시계열모형과 예측 성능을 비교하였다. 충격반응함수를 통해 신갈-마성 구간에 대한 VAR모형 내 다른 구간들의 영향을 살펴보고, 분산분해를 통해 개별 구간들의 신갈-마성 구간 예측에 대한 상대적 중요성을 알아보았다. 관심의 대상인 신갈-마성 구간의 교통량에 대한 주변 구간들과의 수리적 모형을 구축하였고 주변 구간들의 영향력을 수치적으로 시각적으로 확인하였다. 신갈-마성 구간에 대한 인접 구간들의 영향력을 파악함으로써 차후 도로 건설 및 도로 관리에 도움이 될 것으로 사료된다.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
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2002-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 1.26 | 1.26 | 1.15 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.05 | 0.98 | 0.956 | 0.4 |
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