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저자정보
고형석 (서경대학교) 이동규 (서경대학교) 이슬기 (서경대학교) 이준석 (서경대학교) 하정원 (서경대학교) 김재현 (서경대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.6
수록면
427 - 431 (5page)

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2020년에 시작된 팬데믹 COVID-19에서 벗어나고 COVID-19 이전의 일상생활로 돌아감에 따라 지하철 이용객이 변하고 있는 시점이다. 주중과 주말의 지하철 이용객 수는 큰 차이를 보이고 있으며 특히 상업지역에서는 주거지역 보다 그 격차가 더 심하다. 본 논문에서는 지하철 이용객 수를 예측하기 위하여 3개월의 이용객 데이터를 LSTM과 Prophet 기법을 적용하여 예측력이 높은 모델을 제안하고자 한다.
#Prophet #LSTM #Subway #number of passengers #Predicting the number of passenger

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본문
Ⅲ. 결론
참고문헌

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