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초록
도시에서의 효율적이고 안전한 도시철도 운영을 위해 이용 승객에 대한 실시간 혼잡도 예측은 필수적이다. 특히, 인파가 집중될 가능성이 높은 역일수록 혼잡 상황의 사전 예측은 더욱 중요하다. 이에 따라, 본 연구는 기준 시점으로부터 과거 4주(28일)의 승·하차량 데이터를 이용하여 특정 역의 승·하차량을 예측하는 모형을 제시하였다. 승·하차량을 15분 단위로 집계한 스마트카드 데이터에 STL 기법을 적용하여 계절, 추세, 잔차 성분으로 나누고 Holt-Winters 계절성 방법을 통해 각 요소별 예측값을 산출 후 합산하여, 승·하차량 예측 모형을 구축하였다. 승·하차량의 변동이 적은 월곡역과 변동이 큰 종합운동장역, 이태원역에 대해 사례분석을 진행하였으며, 모형 성능평가 결과 해당 모형은 승·하차량 변동이 적은 역에서 상대적으로 더 우수한 예측 성능을 나타내는 것을 확인하였다.
키워드
STL; Holt-Winters’ seasonal method; Real-time passenger flow prediction; Time-series model; Smart card data
- 제목
- 실시간 도시철도 승·하차량 예측을 위한 STL 기법 적용 연구
- 제목 (타언어)
- Application of STL for Real-time Prediction of Boarding/Alighting Passenger Flow in Seoul Urban Railway Network
- 저자
- 우성종; 최원균; 강상혁; 곽호찬
- 발행일
- 2024-06
- 저널명
- 한국도시철도학회논문집
- 권
- 12
- 호
- 2
- 페이지
- 1683 ~ 1692