다중회귀를 활용한 고속열차의 수요예측 연구

Abstract

빠른 성장세를 보이고 있는 고속열차가 고객 만족도를 높이고 더 높은 수익을 창출하기 위해서는 승객이 원하는 시간대를 파악하고 그에 맞는 수의 열차를 배치하는 것이 가장 중요하다. 이를 위해서는 고속열차에 대한 수요를 정확히 파악해내야 한다. 본 연구에서는 지금까지 쓰여 왔던 방법의 문제점을 살펴보고, 이 문제점을 보완할 수 있는 모형을 만들어보고자 한다. 먼저 고속열차의 수요에 영향을 미칠 수 있는 요인들을 살펴보고 이 요인들이 포함된 Power Model과 Linear Model 두 가지 모형을 설정한 후 회귀모형으로 적합시킨다. 이를 통하여 예측 오차들을 구하고 이것으로 가중치의 모형을 정한 후 두 모형 중 어느 모형이 더 예측 오차가 적은지를 평가한다. 본 연구에 쓰인 데이터는 2006년 1월 1일부터 2007년 10월 29일까지의 고속열차 예약 발매실적과 최종 탑승 수요 정보, 운행일의 날짜정보이다. 본 연구의 결과 Power Model의 열차 탑승일이 가까워옴에 따라 지수적으로 증가하는 형태의 가중치를 준 모형이 예측오차가 가장 적은 것으로 나타났다. 본 연구를 통하여 만들어진 모형은 열차 운행일 하루 전까지만의 자료를 쓰고 있으나 고속열차의 예약 패턴을 살펴보면 열차 운행일 당일의 예약 실적의 비율이 전체 탑승 승객수에서 많은 부분을 차지하는 것을 알 수 있다. 따라서 이 부분을 보완한다면 더 정확한 예측이 가능해지리라 생각된다.;Growth of the number of people who take the high-speed rail way is very rapid. To meet the demands of high-speed rail way, Demand forecasting about when the customers wants to take the train and how many people will take the train at sometime. This dissertation set two models, one is Linear Model and the other is Power Model, fit the data that has the information about how many people take the train and reserved for the train and calculate the error rate. We selected the Power Model because the R2 and type Ⅲ SS are very high and the error rates are very low.