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다변수 패턴 인식모델을 이용한 도시 교통 예측 시스템 및 그 방법

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기관명	NDSL
출원인	경희대학교 산학협력단
출원번호	10-2015-0000069
출원일자	2015-01-02
공개번호	20160714
공개일자	2016-07-11
등록번호	10-1638368-0000
등록일자	2016-07-05
권리구분	KPTN
초록	본 발명은 정체에 영향을 주는 보다 세분화한 변수를 수집하여 도로의 상태를 예측하기 위해 ITS의 검지변수 이외에 도로의 환경변수들을 추가적으로 고려하는 다변수 패턴 인식모델을 이용한 도시 교통 예측 시스템 및 그 방법을 제공하기 위한 것으로서, 시간대별 교통량의 변화, 도로의 지리적 특징, 지상조건, 사고 및 공사와 같은 돌발 상황을 포함하는 정체를 일으키는 원인에 해당되는 정보를 입력으로 입력 패턴 벡터를 구성할 수 있는 과거 기록 정보를 추출하는 정보 추출부와, 상기 추출된 과거 기록 정보에 따른 데이터 값의 표준화를 실시하여 도로패턴 벡터를 생성한 후, 도로의 패턴과 구간의 평균통과 속도와의 함수관계를 알아내기 위한 ANN 학습을 수행하는 모델 구성부와, 상기 모델 구성부와 동일한 전처리를 통해 예측용 입력 패턴 벡터의 소속 클러스터에 해당하는 로컬 ANN을 이용하여 구간의 평균속도를 예측하는 교통 예측부를 포함하여 구성된다.
원문URL	http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=KPTN&cn=KOR1020150000069
첨부파일

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