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시공간 모형화를 통한 지하철역 승차인원 예측
Predicting Subway Passenger Flows By Spatio-temporal Modeling

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Authors
김민우
Advisor
임채영
Major
자연과학대학 통계학과
Issue Date
2017-08
Publisher
서울대학교 대학원
Keywords
공간 데이터시공간 모형B-스플라인분리가능최대우도 추정
Description
학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 자연과학대학 통계학과, 2017. 8. 임채영.
Abstract
지하철은 신속성과 편리함으로 인해 많은 사람들이 이용하는 교통수단이다.
통계적 모형화를 통해 시간대별 지하철 승차인원을 예측하고자 이 논문이 쓰
여졌다. 많은 종류의 데이터 중에서 위치정보를 포함한 공간 데이터가 주목을
받고 있으며 위치정보에 의한 의존성을 고려한 공간 통계 방법론이 발전하고
있다. 서울의 각 지하철역에 위치정보를 부여하고 공간적 의존성과 시간에
따른 의존성을 함께 고려한 시공간 모형화를 통해 지하철 승차인원을 예측하려
한다. 지하철 승차인원을 정규분포로 가정하고 몇 가지 공변량과 B-스플라인
곡선으로 평균구조를 구성한다. 공분산구조는 시간에 따른 의존성과 공간에
의한 의존성이 분리가능하다고 가정하여 지수모형을 적용하며 최종 모형의
모수는 최대우도 추정법으로 추정된다.
Language
Korean
URI
https://hdl.handle.net/10371/138095
Files in This Item:
Appears in Collections:
College of Natural Sciences (자연과학대학)Dept. of Statistics (통계학과)Theses (Master's Degree_통계학과)
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