| 한글제목(Korean Title) |
Naive Bayesian 분류화 기법을 이용한 시간대별 평균 구간 속도 기반 주행 시간 예측 알고리즘 |
| 영문제목(English Title) |
Travel Time Prediction Algorithm Based on Time-varying Average Segment Velocity using Naive Bayesian Classification |
| 저자(Author) |
엄정호
Jung-Ho Um
니하드 카림 초우더리
Nihad Karim Chowdhury
이현조
Hyun-jo Lee
장재우
Jae-Woo Chang
김연중
Yeon-Jung Kim
|
| 원문수록처(Citation) |
VOL 10 NO. 03 PP. 0031 ~ 0043 (2008. 09) |
한글내용
(Korean Abstract) |
주행 시간 예측은 첨단 여행 정보 시스템(ATIS) 및 교통 관리 시스템 (ITS)에서 필수적이다. 이를 위해 본 연구에서는 대용량의 데이터 분류에서 높은 정확도와 빠른 속도를 보장하는 Naive Bayesian 분류화 기법을 기반으로 한 주행 시간 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 도로 네트워크 상에서 사용자 지정 주행 경로에 대하여 주행 시간 예측이 가능하며, 또한 주어진 경로에 대해 시간대별 평균 구간 속도를 고려하여 보다 정확한 주행 시간 예측을 수행한다. 제안된 알고리즘을 기존의 링크-기반 예측(link-based prediction) 알고리즘[1] 및 Micro T* 알고리즘[2]과 성능 비교를 수행하였다. 성능 비교 결과, 제안된 기법이 타 예측 기법에 비해 MARE (mean absolute relative error) 가 크게 감소하여 성능이 향상되었음을 보였다.
|
영문내용
(English Abstract) |
Travel time prediction is an indispensable to many advanced traveler information systems(ATIS) and intelligent transportation systems(ITS). In this paper we propose a method to predict travel time using Naive Bayesian classification method which has exhibited high accuracy and processing speed when applied to classify large amounts of data. Our proposed prediction algorithm is also scalable to road networks with arbitrary travel routes. For a given route, we consider time-varying average segment velocity to perform more accuracy of travel time prediction. We compare the proposed method with the existing prediction algorithms like link-based prediction algorithm [1] and Micro T* algorithm [2]. It is shown from the performance comparison that the proposed predictor can reduce MARE (mean absolute relative error) significantly, compared with the existing predictors.
|
| 키워드(Keyword) |
첨단 여행 정보 시스템(ATIS)
Naive Bayesian 분류화 기법
linear regression
주행 시간 예측
Advanced travelers information system (ATIS)
Naive Bayesian Classification
linear regression
travel time prediction
|
| 파일첨부 |
PDF 다운로드
|
