시공간 모형화를 통한 지하철역 승차인원 예측

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.