이벤트를 이용한 지하철 승하차 인원 예측

Abstract

본 연구의 목적은 다양한 조건 하에서 지하철을 이용하는 승객의 인원 예측을 하는 것이며 날씨, 특정 날의 이벤트, 주변 환경 요소 등의 변수를 바탕으로 분석 할 것이다. 이는 지하철을 운영하는 공사 입장에서 승객의 수요를 감안하여 최소한의 비용으로 최대의 효율을 얻는데 도움이 될 수 있을 것이라 생각된다. 이번 분석에서는 서울도시철도공사가 운영하는 5,6,7,8호선의 역 중 아침 출근 시간에 가장 붐비는 역 5개를 선정하여 예측을 시도하였다. 2가지 단계의 예측으로 첫 번째 예측 단계에서는 역별 승객의 수 범위를 예측하고, 그 뒤 파생된 변수를 활용하여 구체적인 단위를 예측하게 된다. 본 논문에서는 Linear Regression Model과 Random Forest 방법론을 사용하였으며, 이를 통해 아침 출근 시간(7~9시)에 지하철을 이용하는 승객의 수를 예측하고 요인에 대해 분석할 것이다.;The purpose of the study is the prediction of the number of passengers in the various situations with weather, events of the days and features of the surroundings. In this research, we suggest the prediction model of five subway stations among 5,6,7,8 lines of Seoul Metropolitan Rapid Transit Corporation during rush hour. First step of the prediction model, we try to fix the range of the passengers in the each station and make derived variable. Then we predict the specific points of the number of passengers. This paper use data mining methods such as random forest and linear regression model. As a result, random forest method is the best way to fit the model in the every step. Variables which have an effect on the result are derived variable in the first step of the prediction model, days of week, year and event of the days.