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시공간 모형화를 통한 지하철역 승차인원 예측 : Predicting Subway Passenger Flows By Spatio-temporal Modeling
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 임채영 | - |
| dc.contributor.author | 김민우 | - |
| dc.date.accessioned | 2017-10-31T08:33:59Z | - |
| dc.date.available | 2017-10-31T08:33:59Z | - |
| dc.date.issued | 2017-08 | - |
| dc.identifier.other | 000000145242 | - |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10371/138095 | - |
| dc.description | 학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 자연과학대학 통계학과, 2017. 8. 임채영. | - |
| dc.description.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. | - |
| dc.description.tableofcontents | 1 서론 (Introduction) 1
1.1. 공간 데이터 (Spatial data) 1 1.2. 시공간확률과정 (Spatio-temporal Stohastic Process) 2 1.3. 연구 목표 2 2 데이터 설명 (data description) 4 2.1. 데이터 전처리 (data pre-processing) 5 2.2. 데이터 시각화 (data visualizing) 6 3 의존성의 탐색 (Exploring dependencies) 10 3.1. 배리오그램 (Variogram) 11 3.2. 배리오그램 구름 (Variogram cloud) 12 3.3. 경험적 배리오그램 (Empirical variogram) 13 3.4. 모수 배리오그램-공분산 모형 적합 (Parametric variogramcovariance model fitting) 16 4 시공간 크리깅모형 (Spatio-Temporal Kriging Model) 20 4.1. 시공간 가우시안 과정 (Gaussian Process) 20 4.2. 평균 구조 (Mean Structure) 21 4.3. 공분산 구조 (Covariance Structure) 22 4.4. 최대우도추정 (Maximum Likelihood Estimator) 23 4.5. 일반 크리깅 (Universal Kriging) 25 5 데이터 분석 (Data Analysis) 27 5.1. 예측 결과 27 6 결론 (Conclusion) 33 | - |
| dc.format | application/pdf | - |
| dc.format.extent | 1254530 bytes | - |
| dc.format.medium | application/pdf | - |
| dc.language.iso | ko | - |
| dc.publisher | 서울대학교 대학원 | - |
| dc.subject | 공간 데이터 | - |
| dc.subject | 시공간 모형 | - |
| dc.subject | B-스플라인 | - |
| dc.subject | 분리가능 | - |
| dc.subject | 최대우도 추정 | - |
| dc.subject.ddc | 519.5 | - |
| dc.title | 시공간 모형화를 통한 지하철역 승차인원 예측 | - |
| dc.title.alternative | Predicting Subway Passenger Flows By Spatio-temporal Modeling | - |
| dc.type | Thesis | - |
| dc.description.degree | Master | - |
| dc.contributor.affiliation | 자연과학대학 통계학과 | - |
| dc.date.awarded | 2017-08 | - |
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