게이트 순환 유닛을 활용한 신호교차로 통행속도 예측 모형 개발

Alternative Title
Development of a Speed Prediction Model for Signalized Intersections Based on Gated Recurrent Unit
Author(s)
김호연
Alternative Author(s)
Kim Ho Yeon
Advisor
이상수
Department
일반대학원 교통공학과
Publisher
The Graduate School, Ajou University
Publication Year
2023-02
Language
kor
Keyword
GRU교통혼잡딥러닝통행속도
Abstract
국내의 교통 혼잡 비용은 매년 증가 추세이며, 이를 해결하기 위한 방안으로 ITS(Intelligent Transportation System) 구축이 활발하게 진행되고 있다. ITS의 주요 요소 중 하나로 첨단 교통 정보 시스템(ATIS, Advanced Traveler Information System)이 있으며, 효율적인 교통운영을 위해서는 제공 정보의 정확도가 중요하다고 할 수 있다. 그러나, 기존 교통정보센터에서 운영되는 교통 혼잡도 예측 알고리즘은 통행속도 단일 데이터만을 고려하고 있는 것으로 확인되었다. 도로는 시·공간적으로 독립된 형태가 아니기에 다양한 변수의 유기적인 연계성을 고려하여야 할 것으로 예상되나, 이에 관한 연구가 미비한 실정이다. <br>이에 따라, 본 연구는 도시부 도로의 다양한 자료를 수집하여 통행속도 변화에 대한 영향을 분석하였고, 수집된 빅데이터 자료를 이용하여 게이트 순환 유닛(GRU, Gated Recurrent Unit) 기반의 단기 통행속도 예측 모형을 개발하였다. 그리고 Baseline 모형과 이중지수평활 모형을 비교 모형으로 선정하여 RMSE 지표로 예측 오차를 평가하였다. <br>모형 평가 결과, Baseline 모형과 이중지수평활 모형의 RMSE는 평균 7.46, 5.94 값으로 각각 산출되었다. 그리고 GRU 모형으로 예측한 평균 RMSE는 5.08 값이 산출되었다. 15개 링크별로 편차가 있지만, 대부분의 경우 GRU 모형의 오차가 최소의 값을 나타내었고, 추가적인 산점도 분석 결과도 동일한 결과로 나타났다. 이러한 결과로부터 도시부 도로의 통행속도 정보 생성 과정에서 GRU 기반의 예측 모형 적용 시 예측 오차를 감소시키고 모형 적용 속도의 개선을 기대할 수 있을 것으로 판단된다.
Alternative Abstract
This study collected various data of urban roadways to analyze the effect of travel speed change, and a GRU-based short-term travel speed prediction model was developed using such big data. The baseline model and the double exponential smoothing model were selected as comparison models, and prediction errors were evaluated using the RMSE index. <br>The model evaluation results revealed that the average RMSE of the baseline model and the double exponential smoothing model were 7.46 and 5.94, respectively. The average RMSE predicted by the GRU model was 5.08. Although there are deviations for each of the 15 links, most cases showed minimal errors in the GRU model, and the additional scatter plot analysis presented the same result. These results indicate that the prediction error can be reduced, and the model application speed can be improved when applying the GRU-based model in the process of generating travel speed information on urban roadways.
URI
https://dspace.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/24414
Fulltext

Appears in Collections:
Graduate School of Ajou University > Department of Transportation System Engineering > 3. Theses(Master)
Files in This Item:
There are no files associated with this item.
Export
RIS (EndNote)
XLS (Excel)
XML

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

Browse