시공간 모형화를 통한 지하철역 승차인원 예측

공간 데이터;시공간 모형;B-스플라인;분리가능;최대우도 추정;519.5

자연과학대학 통계학과 ;

University:서울대학교 대학원

关键词: 공간 데이터;    시공간 모형;    B-스플라인;    분리가능;    최대우도 추정;    519.5;   

Others  :  http://s-space.snu.ac.kr/bitstream/10371/138095/1/000000145242.pdf

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来源: Seoul National University Open Repository

【 摘 要 】

지하철은 신속성과 편리함으로 인해 많은 사람들이 이용하는 교통수단이다.통계적 모형화를 통해 시간대별 지하철 승차인원을 예측하고자 이 논문이 쓰여졌다. 많은 종류의 데이터 중에서 위치정보를 포함한 공간 데이터가 주목을받고 있으며 위치정보에 의한 의존성을 고려한 공간 통계 방법론이 발전하고있다. 서울의 각 지하철역에 위치정보를 부여하고 공간적 의존성과 시간에따른 의존성을 함께 고려한 시공간 모형화를 통해 지하철 승차인원을 예측하려한다. 지하철 승차인원을 정규분포로 가정하고 몇 가지 공변량과 B-스플라인곡선으로 평균구조를 구성한다. 공분산구조는 시간에 따른 의존성과 공간에의한 의존성이 분리가능하다고 가정하여 지수모형을 적용하며 최종 모형의모수는 최대우도 추정법으로 추정된다.