[제 8회 BOAZ 빅데이터 컨퍼런스] 서울시 도로 통행속도를 통행량,기상,도로주변 상권 정보 등을 통해 예측한다. GAM(Generalized Additive Models)모델을 사용하여 각 인자별로 어떻게 도로 속도에 영향을 주는지 알아보고,도로 속도 예측을 다양한 측면에서 시도한다. 9기 민향숙 박상우 신준호 이상인 ****국내최초 빅데이터 대학생 연합동아리 BOAZ**** 페이스북: https://www.facebook.com/BOAZbigdata/ 블로그: http://blog.naver.com/boazbigdata 인스타그램: http://www.instagram.com/boaz_bigdata

5. 일반적으로 도로 상황은 다양한 상황에 영향을
받으며 이는 통행 소요시간에도 영향을 줌
하지만 날씨와 같은 돌발적인 변수가 나타났을 때,
이를 제대로 반영해 계산하지 않아 불편함을 초래

6. 하지만 날씨와 같은 돌발적인 변수가 나타났을 때,
이를 제대로 반영해 계산하지 않아 불편함을 초래
일반적으로 도로 상황은 다양한 상황에 영향을
받으며 이는 통행 소요시간에도 영향을 줌

7. 지금 갈게! 그래서 언제 오는데?
도로 관련 종합적인 변수와 날씨 변수를
조합하여 교통 소요시간 예측

14. <요일 별 시간대 도로 속도> <시간대 별 속도의 평균을 뺀 값>

15. <속도의 평균을 뺀 값>

16. < 요일 별 시간대 도로 속도 >

23. graph2

24. graph3 graph4

25. graph5 graph6

34. <GAM> <RandomForest>

35. < LightGBM ><XGboost>

37. <연세대 – 에스플렉스
센터>

40. <네이버 지도> <카카오 맵>

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42. <네이버 지도> <카카오 맵>

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