무리짓기에 기초한 교통흐름예측방법

 2021.9.22.

위대한 령도자 김정일동지께서는 다음과 같이 교시하시였다.

《최신과학기술에 기초하여 나라의 경제를 현대화, 정보화하기 위한 투쟁을 힘있게 벌려야 합니다.》 (김정일선집》 증보판 제22권 22페지)

우리 연구집단에서는 시공간상관성의 동적성질을 고려한 한가지 무리짓기에 기초한 교통흐름예측방법을 제안하였다.

새로운 예측방법은 두가지 단계 즉 비직결단계와 직결단계로 이루어진다. 비직결단계에서는 교통자료의 대역적무리짓기와 시공간상관성분석이 진행된다. 우선 도로망의 대역적교통상태를 동정하기 위하여 리력교통자료가 적당한 수의 클라스터들로 분할된다. 같은 클라스터에 속하는 교통패턴들은 서로 비슷한 시공간상관구조를 가진다는 가정하에서 클라스터별로 비선형적인 시공간상관분석이 진행된다. 그것들중 매개가 다중예측모형들로 구축된다. 매 예측모형들은 대응하는 클라스터에 속하는 교통자료들에 기초하여 따로따로 학습된다.

직결단계는 분류와 예측의 두가지 부분으로 구성된다. 현재의 교통흐름자료를 적당한 하나의 클라스터로 분류함으로써 현재의 교통상태가 동정된다. 대응하는 클라스터에 대하여 비직결단계에서 이미 얻어진 시공간상관해석의 결과에 기초하여 미래의 교통흐름과 가장 관련이 있는 시공간차원의 모임을 결정한다. 예측모형은 입력벡토르를 리용하여 미래의 예측결과를 출력한다.

징표의 수가 각각 12, 18, 24, 30, 36으로 설정될 때 3가지 예측모형 즉 KNN 모형, SVM 모형, RBFNN모형들에서 예측기의 수를 24로 취했을 때 예측오차들이 가장 작다는것을 알수 있다. 무리짓기가 진행되지 않은 경우에 비하여 제안된 동적시공간상관성해석에 기초한 세가지 예측모형들의 평균오차는 K=2일 때 각각 2.38%만큼 감소된다. 그림에 제안방법에 의한 예측오차를 보여주었다.


제안방법에 의한 예측오차
그림. 제안방법에 의한 예측오차

우리는 교통흐름들사이의 시공간상관성의 변화에 적응할수 있는 한가지 새로운 교통흐름예측방법을 제안하였다.

실제교통자료에 대한 실험결과는 제안방법이 시공간상관성의 이질성을 효과적으로 구별함으로써 좋은 예측성능을 얻는다는것을 보여주었다.


구체적인 내용은 SCI잡지《Transportation Research》(Part C96, pp. 55-71, 2018)에 《Construction of traffic state vector using mutual information for short-term traffic flow prediction》 (https://www.elsevier.com/locate/trc)의 제목으로 출판되였다.